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TESIS DE GRADO MAGISTER EN ECONOMIA

Ugarte Johnson, Alicia María.

Julio 2009

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE

I N S T I T U T O D E E C O N O M I A

MAGISTER EN ECONOMIA

LA COMPOSICIÓN DE GÉNERO EN LA SALA DE CLASES:

EFECTOS SOBRE EL DESEMPEÑO Y LA ASISTENCIA

Alicia María Ugarte Johnson

Comisión

Arístides Torche Claudio Sapelli Rodrigo Vergara

Julio 2009

Resumen Ejecutivo

El presente informe estima los efectos que tiene la composición de género de la sala de clases sobre los resultados académicos y asistencia de alumnos del Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes. Usando datos de un cuasi experimento natural es posible eludir el problema de endogeneidad en la elección del tipo de colegio por parte de los alumnos. Se concluye que tanto hombres como mujeres tienen importantes ganancias de puntaje asociadas a la pertenencia a un curso mixto en Matemáticas, mientras que en Lenguaje se ven efectos no significativos en hombres y negativo en mujeres. Se estudia además el efecto de pertenecer a un curso mixto en la motivación de los alumnos medida con la asistencia a clases. Se encuentran resultados significativos positivos para mujeres y negativos para hombres.

Abstract

The present report considers the effects that the composition of gender in the classroom has on academic results and attendance of students of the School Padre Hurtado and Juanita de los Andes. Using data of a natural experiment it is possible to elude the problem of endogeneity in the election of the type of school on the part of the students. As a result it can be concluded that men and women have important gains of scoring associated to the property of a coeducational class in Mathematics, whereas in Language, nonsignificant effects in men and negative in women are seen. In addition you find changes in the ordering of the results for both sorts. We also study the effect of belonging to a coeducational class in motivation measured as school attendance. Singificant effects are found, positive for women and negative for men.

Índice

1. Introducción ……………………………………………….……………. 1

2. Revisión de la Literatura …………………………………………………. 4

3. El Experimento Natural………………………………………………….. 10

3.1 Validez del Experimento ……………………………………... 11

3.1.1 Reforma Curricular …………………………………….. 11

3.1.2 ¿Son los Grupos de Tratamiento y Control Comparables? … 14

3.1.3 Dropouts (Retiros) ……………………………………… 17

3.2 Descripción de los Datos …………………………………….... 18

4. Modelo Teórico y Empírico …………………………………………….… 24

4.1 Desempeño Académico Como Medida de Outcome …………….. 24

4.2 Motivación e Interés Como Medida de Outcome ……………..….. 26

5. Resultados …………………………………………………………………. 28

5.1 Desempeño Académico Como Medida de Outcome …………….... 28

5.2 Presencia de Outliers …………………………………………….. 30

5.3 Habilidad y Tratamiento ……………………………………….... 30

5.4 Análisis de los Extremos ……………………………………….... 33

5.5 Motivación e Interés Como Medida de Outcome ………………….. 37

5.6 Hábitos de Asistencia y Tratamiento …………………………….. 39

6. Conclusiones ………………………………………………………………... 44

7. Referencias ………………………………………………………………….. 46

8. Anexo 1 ……………………………………………………………………... 50

9. Anexo 2 ……………………………………………………………………... 51

10. Anexo 3 ……………………………………………………………………... 53

11. Anexo 4 ……………………………………………………………………... 54

12. Anexo 5 ……………………………………………………………………... 58

13. Anexo 6 ……………………………………………………………………... 60

14. Anexo 7 ……………………………………………………………………... 61

15. Anexo 8 ……………………………………………………………………... 62

1

1 Introducción

El objetivo de la presente investigación es estudiar los efectos en el desempeño académico y en

la asistencia a clases de pertenecer a un curso compuesto por ambos sexos versus uno

femenino o masculino. En concreto, se analizarán dos hipótesis paralelas. Por un lado se

postula que la composición de género de la sala de clases es significativa en los resultados

académicos de los alumnos y que este efecto es heterogéneo entre hombres y mujeres en áreas

científicas y humanistas. Por otro lado afirmamos que la composición de género del curso tiene

un efecto significativo sobre la motivación e interés del alumno, medido con la asistencia a

clases. De obtener resultados significativos podrían promoverse políticas públicas orientadas a

maximizar el desempeño y/o motivación escolar. En cualquier caso, y sea cual sea el resultado

obtenido, el estudio es un aporte a la literatura que aun no encuentra consenso en el tema

“efecto pares”.

La búsqueda de la fórmula correcta para mejorar la educación de un país o comunidad ha sido,

durante décadas, un tema de intenso debate multidisciplinario. El asunto adquiere especial

relevancia al observar cómo niveles más altos de educación elevan la calidad de vida y el

crecimiento. La política pública juega aquí un rol fundamental y debe (o debería) buscar la

forma más apropiada y eficiente de actuar, de acuerdo a las características de la sociedad en

cuestión. Comienza así, una intensa búsqueda de los reales determinantes del desempeño

académico, qué medidas se deben tomar y en qué se deben invertir los recursos públicos para

lograr una rentabilidad favorable.

El efecto pares es aquel que captura la influencia que pudieran ejercer los compañeros en cierta

medida de outcome, por ejemplo, las habilidades cognitivas (representadas por el puntaje en un

test estandarizado). Los establecimientos educacionales pueden ofrecer clases diferenciadas por

género o mixtas, decisión que suele fundarse en una serie de objetivos ligados al desarrollo

integral del niño. Estudiosos del tema han permanecido durante años debatiendo acerca de las

virtudes y debilidades de ambos sistemas sin llegar a un consenso. Al efecto que tiene la

composición de género del curso en las distintas medidas de outocome utilizadas, lo llamaremos

efecto género.

2

Es de esperar que la influencia de quienes nos rodean no sólo afecte nuestro desempeño

académico. Otras variables pueden ser afectadas al mismo tiempo1, por lo que la composición

de género óptima del curso dependerá de cuál sea nuestro objetivo central. Por ejemplo,

mientras Mael et al (2005) defienden la superioridad de los colegios femeninos y masculinos

por sobre los mixtos en términos académicos, Sadker & Sadker (1994) plantean que los

colegios de un solo sexo tienden a ser perjudiciales en la vida post-escolar de los jóvenes.

Sugieren que mientras las niñas suelen presentar dificultades para desenvolverse en un mundo

masculino mucho más duro y agresivo, los hombres podrían desarrollar comportamientos más

sexistas al no haber aprendido a apreciar a las mujeres como iguales intelectualmente.

En este trabajo utilizo datos del Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes para aplicar una

estrategia empírica experimental que busca estimar el efecto género en distintas medidas de

outcome. En particular, se emplean datos individuales de notas, asistencia y puntajes en la Prueba

de Aptitud Académica de alumnos y alumnas egresados del establecimiento entre los años

1999 y 2002. Este colegio vivió un cambio de política que trajo consigo una reestructuración

de los cursos, pasando de ser masculinos y femeninos a mixtos. Estas estimaciones al

originarse de un cuasi experimento natural, nos liberan del problema del sesgo de selección.

Las medidas de outcome que utilizaremos serán los puntajes PAA (Matemáticas y Verbal) y la

Asistencia a clases en 3° y 4° Medio.

Los principales hallazgos de este estudio revelan que los alumnos del establecimiento, tanto

mujeres como hombres, obtienen efectos positivos de pertenecer a cursos mixtos en la Prueba

de Aptitud Académica Matemáticas. En la parte Verbal los resultados indican que las mujeres,

en promedio, se ven perjudicadas y los hombres no muestran efectos significativos. Por su

parte, el efecto del cambio a cursos mixtos en la asistencia a clases es positivo para mujeres y

negativo para hombres en 4° Medio.

A continuación, en la sección 2 se realizará una descripción de la literatura que abarcará tanto

el modelo teórico en el cual se enmarca esta investigación como trabajos empíricos que han

estudiado el tema anteriormente. La sección 3 describe el caso en el que se basará el trabajo

empírico: un cambio exógeno en la composición de género de los 3° y 4° Medios del Colegio

1 Case & Katz (1991) estudian la influencia de los pares en outcomes como las actividades criminales y el uso de drogas, encontrando efectos significativos.

3

Padre Hurtado y Juanita de los Andes, producido por una reforma interna del establecimiento.

En esta sección se revisará la validez del experimento y su capacidad de entregar parámetros

insesgados del efecto género. Posteriormente se realizará una revisión acabada de los datos del

experimento. La sección 4 presenta el modelo teórico y empírico y describe las variables a

utilizar. Posteriormente, en la sección 5 los resultados obtenidos del modelo empírico son

revelados. En esta sección se ofrece una interpretación a los datos y luego un análisis del

ordenamiento de los datos en el grupo control y tratamiento. Las conclusiones finales son

presentadas en la sección 6.

4

2 Revisión de la literatura

Esta tesis se enmarca en los temas de función de producción de educación y más

específicamente en el efecto pares.

En la literatura de función de producción de educación se trata de estimar la relación causal

entre una serie de insumos con el aprendizaje de los estudiantes (colegio, familia, compañeros,

etc.), medido con distintos outcomes como puntajes de pruebas estandarizadas, la asistencia a

clases o los ingresos laborales futuros.

������� = ���

Así, si escribimos el producto como función de una serie de insumos, podemos calcular el

efecto marginal de cada uno de ellos ( � ��

). Al contar con esta información y con los costos que

tendría aplicar una u otra medida (capacitar profesores, reducir número de alumnos por sala,

etc.), podremos evaluar la forma más rentable de mejorar el aprendizaje.

Con el estudio de Coleman et al (1966) comienza una agitada discusión en la literatura. En él se

concluye que el efecto marginal de varios insumos escolares era igual a cero. Su influencia

resultaba irrelevante al compararla con la importancia, como determinante de los resultados de

los tests, de las características familiares del niño. Esto resulta poco alentador desde el punto de

vista de política pública, ya que las variables relevantes serían justamente aquellas más

inalterables por las autoridades, como habilidades o los factores relacionados con el origen

socioeconómico.

Sin embargo la profesión se ha esforzado por lograr aislar el efecto de estos insumos sobre los

resultados en los últimos años2, entre ellos el efecto de los pares, que como se verá a

continuación ha sido cuna de diversas interpretaciones acerca de la importancia de este factor a

la hora de mejorar los resultados académicos.

El efecto pares es aquel que opera a través de las características de los compañeros, como su

desempeño, habilidades, hábitos, comportamiento, etc. Estas características actúan como una

externalidad para su entorno y afectan, por tanto, el desempeño del resto del curso. La

2 Ver por ejemplo el estudio de Rivkin, Hanushek y Kain (2005), quienes intentan descubrir cómo afectan los profesores el desempeño académico de sus alumnos y qué características específicas son las relevantes.

5

literatura pertinente a este tema es relativamente nueva y aun no existe consenso acerca de la

forma en que los compañeros podrían afectar. Una importante parte de estos trabajos utilizan

el llamado modelo lineal en medias, donde se asume que el desempeño promedio del grupo

afecta a todos de igual manera. Este modelo, al requerir de bases de datos bastante simples, es

preferido en muchos trabajos, dejando de lado factores que pueden ser importantes en la

comprensión del fenómeno estudiado. Hoxby (2001) utilizando datos de Texas (1990 - 1999)

intenta determinar si existe el efecto pares, y qué forma toma, sin asumir modelo lineal en

medias. Encuentra evidencia que defiende la existencia de efecto pares y además afirma que

este efecto es asimétrico: alumnos de bajo rendimiento ganan más con la presencia de un

alumno de alto desempeño que lo que éste pierde con la presencia de uno de bajo rendimiento.

En esta misma línea Ding y Lehrer (2006), utilizando una base de datos de China, encuentran

que los estudiantes obtienen beneficios académicos de tener compañeros de rendimiento

superior y de una menor variación en la calidad de los pares.

Duflo et al (2009) realizan un trabajo experimental en escuelas de Kenia en el que evalúan el

efecto de una serie de reformas en distintas medidas de outcome (puntajes de tests cognitivos,

asistencia, asistencia del profesor y esfuerzo). Los resultados que usan la variable “asistencia”

como outcome resultan no significativos. Por otro lado, los resultados para “Puntaje de Test”

sugieren que pertenecer a un curso más homogéneo en cuanto a desempeño académico es más

importante que el nivel promedio de notas de los compañeros. Esto es coherente con lo que es

conocido en la literatura como el efecto boutique, que postula que cursos más homogéneos en

sus características y desempeño, producirían mejores resultados académicos en los niños.

Los trabajos de Hoxby, Ding y Lehrer y Duflo et al nos indican que no debemos asumir una

forma única del efecto pares. Hoxby y Weingrath (2005) aclaran este punto y realizan un gran

aporte a la literatura con un trabajo en el que reúnen y “bautizan” los distintos modelos que ha

planteado la teoría acerca de las formas posibles en que pueden incidir los pares en el

desempeño de los alumnos.

Además de no llegar a un acuerdo acerca de la forma cómo opera el efecto pares, quienes

intentan estudiarlo empíricamente se enfrentan a serios problemas. El primero es el problema

de identificación, es decir, la dificultad de distinguir al real autor de los resultados y no

confundir causalidades. Manski (1993) plantea este conflicto como el “problema reflejo”, y se

6

refiere a la incapacidad de identificar a partir de los datos quién está ejerciendo la influencia

sobre quién, si el grupo en el individuo o viceversa. Destaca la necesidad de tener una teoría

que respalde los supuestos a la hora de definir las regresiones implicadas. Esta necesidad

teórica aparece en todo momento al intentar testear este tipo de influencias. Y es que la

endogeneidad juega un rol determinante al descubrir que los distintos factores que inciden en

el desempeño escolar lo hacen simultáneamente. Surge así la necesidad de “exogeneizar” los

efectos usando instrumentos o experimentos.

Al mismo tiempo, Hoxby (2001) destaca la dificultad de medir el efecto pares, ya que los

padres escogen el colegio de los niños en base a una serie de características personales, del

colegio y de los resultados esperados. Incluso dentro del colegio pueden producirse prácticas

que ordenen a los alumnos de acuerdo a su rendimiento (tracking) u otras características

asociadas. Tomando esto en cuenta, si los alumnos destacados académicamente tienden a

pertenecer a los mismos colegios y cursos y aquellos alumnos de peor desempeño a otros, no

debemos asumir que las diferencias de desempeño se deben al efecto pares. Para lograr

identificar el efecto pares, Hoxby trabaja con cursos dentro de un mismo colegio, que difieren

aleatoriamente en la composición de sus alumnos. En base a estas complicaciones

econométricas en la medición empírica de los efectos de los distintos recursos de la función de

producción de educación, muchos autores han dirigido la investigación a la utilización de

instrumentos y experimentos naturales que permitan exogeneizar las variables y encontrar así

resultados insesgados.

Los experimentos naturales en economía, al involucrar procesos sociales, presentan también

dificultades empíricas. Meyer (1995) señala que un buen experimento natural es aquel en el que

una fuente exógena de variación en las variables explicativas determina aleatoriamente a un

grupo de tratamiento. Agrega que para lograr definir relaciones causales entre las variables,

requerimos de un grupo de control, idéntico en todas sus características excepto en que éste no

fue tratado. Este grupo suele ser imperfecto, por lo que ha surgido literatura que busca

encontrar maneras de seleccionar grupos de control adecuados y obtener así, estimaciones

insesgadas (Por ejemplo, Rosenbaum, P. R. 1987). Luego de seleccionar apropiadamente el

grupo de control, Heckman et al. (2000) revelan dos problemas empíricos adicionales a los que

se enfrenta el experimento y que deben ser tomados en consideración. Por un lado, los

individuos al ser dueños de sus actos son libres de abandonar el programa cuando se estime

7

pertinente. Si los abandonos surgen de manera aleatoria no deberían causarnos problemas, sin

embargo, si siguen algún patrón, o bien se deben al tratamiento en sí, es posible que sesguen

nuestros resultados y nos lleven a conclusiones erradas. Asimismo, la posibilidad de sustitución

del tratamiento que tenga el grupo de control afectaría también los resultados. Por ejemplo,

Heckman et al. muestran el caso en el que se selecciona aleatoriamente un grupo de

trabajadores para darle una capacitación y el grupo de control lo componen todos aquellos que

no fueron seleccionados. El experimento sería perfecto si este grupo no tuviese otras

posibilidades de capacitación fuera del tratamiento, sin embargo, como éstas si existen, la

interpretación de los resultados cambia. Estas dificultades podrían llegar a invalidar un

experimento, por lo que deben ser estudiadas con detención al escoger esta metodología.

Así como la literatura ha estudiado cómo el desempeño de los pares afectaría el propio

desempeño, podemos postular que existen otras características de los compañeros que

posiblemente influyen también. En este trabajo nos concentraremos en el efecto de la

composición de género de la sala de clases en distintas medidas de outcome, el llamado “efecto

género”. La evidencia empírica del efecto género en escuelas se basa principalmente en

estudios que contrastan medidas de outcome para estudiantes en colegios mixtos y de un solo

sexo o bien, que testean los efectos de un aumento en la población femenina (o masculina) de

un curso. Hoxby (2001) encuentra que tanto hombres como mujeres obtienen mejores

resultados en matemáticas y lenguaje al aumentar el número de niñas en la sala de clases.

Asimismo, Lavy y Schlosser (2009) encuentran que un aumento en la proporción de niñas del

curso conduce a aumentos significativos en los resultados de los tests de hombres y mujeres.

Contradictoriamente, Proud (2008) en su estudio por cohortes para niños y niñas de colegios

de Inglaterra encuentra efectos significativos, grandes y negativos de una mayor presencia

femenina en los resultados de los hombres en Lenguaje.

Mael et al (2005) realizan una revisión de la evidencia recolectando trabajos a favor y en contra

de la eficacia de los colegios segregados por género. Estudian una serie de outcomes obteniendo

resultados mixtos. Cuando se utiliza como medida de outcome el desempeño académico, los

colegios segregados por género parecen dominar a los mixtos. Por otro lado, los autores notan

que la literatura acerca del efecto género en la asistencia a clases es prácticamente nula, estudian

un solo trabajo (Marsh 1992), en el que no se encuentran resultados significativos de

pertenecer a cursos de un sólo sexo. Sin embargo, en este trabajo recolector no se considera la

8

selección no aleatoria de los niños en colegios segregados y mixtos, por lo que sus resultados

podrían estar sesgados.

Los canales a través de los cuales se transmite el efecto de la composición de género al

desempeño académico de un niño son variados y han sido extensamente estudiados por

especialistas de la Educación y de la Psicología del Desarrollo. Una vez más, la literatura es

menos extensa al investigar los canales de transmisión del efecto género en la asistencia a

clases. Aun más reducida es la literatura económica acerca del tema. Lavy y Schlosser (2009)

estiman los efectos de la composición de género de la sala de clases en tests cognitivos para

niños y niñas de colegios israelíes y además identifican los mecanismos por medio de los cuales

actúa. Examinan si el “efecto género” opera a través de cambios en el ambiente social y de

aprendizaje de la sala de clases, en los métodos de enseñanza, o en el cansancio o satisfacción

del profesor. Los autores encuentran que una mayor proporción de niñas en la sala de clases

disminuye las interrupciones y la violencia, mejora las relaciones entre estudiantes y con el

profesor, se eleva el nivel de satisfacción dentro del colegio y cae el cansancio de los

profesores.

Para el caso específico de la presente investigación, el análisis se hará de forma diferenciada

para hombres y mujeres y para las áreas matemáticas y lenguaje. Esto se debe a que la Ciencia y

Psicología (Shaffer, 2000) han demostrado que las diferencias de género se hacen notar desde

la infancia temprana, lo que se debe a que el cerebro se desarrolla y opera de distinta manera en

niños y niñas. Las áreas del lenguaje se desarrollan antes en las niñas, mientras que en los niños

el área visual-espacial del cerebro lo hace previamente. Halpern (1997), Hyde et al (1990) y

Hedges y Nowell (1995), afirman que hombres y mujeres tienen habilidades innatas en distintas

áreas del conocimiento: mientras los hombres se destacan en ciencias y matemáticas, las

mujeres muestran una leve ventaja en lenguaje. Además, según Christophersen (1989) y

Feingold (1994), los niños suelen estimularse con el estrés y la confrontación, mientras que las

niñas estarían más concentradas y dispuestas a correr riesgos en un ambiente menos intenso.

Por otro lado, García Suárez (2004) en su investigación acerca del desarrollo y trato de

hombres y mujeres en los establecimientos educacionales en Colombia encuentra que a los

niños se les suele motivar más que a las niñas en áreas del conocimiento como matemáticas y

tecnología, mientras que las niñas suelen ser más honestas y responsables en sus estudios.

Además encuentra que en las salas de clases tienden a promoverse roles de participación

9

protagónicos para hombres y subordinados para mujeres. En esta misma línea Riordan (1990)

argumenta que cuando las niñas asisten a escuelas femeninas estarían más dispuestas a tomar

posición de líderes y suelen tener menos conflictos de autoestima y seguridad personal.

Estas conclusiones lejos de ser axiomáticas, plantean la idea de que hombres y mujeres podrían

no enfrentar de igual forma al aprendizaje y que la presencia de ambos géneros en una sala de

clases podría producir un ambiente de trato desigual por parte de compañeros y profesores.

El modelo teórico en el que se enmarca esta investigación será analizado en la cuarta sección

de este trabajo. Al utilizar como medida de outcome el desempeño académico nos centraremos

en el trabajo de Lazear (2001), quien propone un modelo teórico que considera la educación en

la sala de clases como un bien público. La Teoría de la Comparación Social de Festinger (1954)

nos proporciona el marco teórico que explica los efectos de la composición de género en la

asistencia a clases.

10

3 El “Experimento Natural”

Para comprobar si la composición de género en la sala de clases es significativa en el

desempeño académico, se estudiará el caso del Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes,

caso que podríamos catalogar como un cuasi experimento natural. Resulta interesante estudiar

este colegio, ya que el año 2000 vivió un cambio estructural importante en cuanto a la

composición de sus cursos. Desde su creación el año 1980, ambas entidades, Padre Hurtado y

Juanita de los Andes, se mantienen unidas en todos los ámbitos: administración, planificación

curricular, docentes, locación, misión, modelo de formación, etc. El único factor que los

diferencia es la composición de sus cursos: el Padre Hurtado formado sólo de hombres y el

Juanita de los Andes solamente mujeres. Esta situación se vio modificada el año 2000, con la

instauración de un nuevo modelo educacional en el que los alumnos de 3 y 4 medio dejan de

ser segregados por su género.

Autoridades del establecimiento relatan que la decisión de hacer cursos mixtos fue una forma

de flexibilizar las opciones de los estudiantes. La intención sería crear una etapa de transición

hacia la universidad, donde hubiera más opciones de cursos y áreas de desarrollo. Si bien los

cursos de generaciones anteriores ya contaban con un plan de electivos a su disposición, la idea

era flexibilizar aun más el currículum. Así surgió la idea de juntar todos los cursos, dos de

hombres y dos de mujeres, un total de aproximadamente 100 alumnos por generación y

permitirles elegir las áreas dentro de cada materia en la que querían profundizar. La directora

académica, Irene Zan, comenta: “Se veía la necesidad de formar grupos más específicos y homogéneos para

el tratamiento de las asignaturas y mejorar así los ambientes de trabajo”. De este modo, el género dejó de

ser considerada una variable relevante en la homogenización de los alumnos.

La planeación de la reforma estuvo a cargo de la directiva del establecimiento y un grupo

seleccionado de profesores y tomó un año (1999). Transcurrido el primer semestre de

planeación, se les informó e invitó a formar parte del proceso al resto del equipo docente. Los

alumnos y apoderados fueron informados el segundo semestre del año 1999 acerca del cambio

que enfrentarían. Durante este período se llevaron a cabo obras de construcción de nuevas

salas de clases que permitirían satisfacer las necesidades de espacio de esta reforma.

11

La intención es medir cómo este cambio de política pudo o no afectar los resultados PAA de

los alumnos involucrados. Esta parece ser una gran oportunidad ya que nos encontrarnos

frente a un cuasi experimento natural y que, como tal, podría librarnos del problema de la

endogeneidad de la decisión de qué tipo de colegio escoger. Esto porque los padres y alumnos

del establecimiento fueron sorprendidos sólo un semestre antes del cambio de régimen y no al

momento de ser matriculados. Para que este caso cumpla con el objetivo propuesto, debe

cumplir con ciertas condiciones estudiadas en la siguiente subsección.

3.1 Validez del Experimento.

El grupo de tratamiento se compone de las dos generaciones precursoras del nuevo sistema,

aquellas egresadas los años 2001 y 2002. El total de observaciones es de 209 alumnos en el

grupo de tratamiento. Nuestro grupo de control estaría formado por las dos generaciones de

alumnos del establecimiento que cursaron 3º y 4º previo a la reforma (egresados los años 1999

y 2000). El total de observaciones en el grupo de control es de 198 alumnos.

Tres características de este experimento han de ser analizadas en profundidad con el objetivo

de garantizar su capacidad de exogeneizar los efectos y validar así los resultados obtenidos. La

primera característica se refiere a la reforma curricular realizada en paralelo con la

reestructuración de los cursos, sus atributos y consecuencias en los resultados. La segunda

consiste en la validez del grupo de control como tal, debemos estudiar el grado de semejanza

entre ambos, qué características los unen y cuales los diferencian. Y por último, los datos serán

revisados para comprobar que el experimento no produjo salidas (dropouts) suficientes para

sesgar los resultados.

3.1.1 Reforma Curricular

Como se mencionó anteriormente, el objetivo principal de la reforma fue flexibilizar el

currículum, proporcionando más opciones a los alumnos para escoger sus ramos.

Específicamente, antes de la reforma (Grupo Control) los alumnos debían cursar los siguientes

ramos:

Castellano

Inglés

Matemáticas

Filosofía

Historia y Geografía

Biología

Física

Química

Artes Plásticas

Artes Musicales

Centraremos el análisis en las asignaturas más

Castellano y Matemáticas. Hasta el año 1999 los alumnos y alumnas al comenzar 3° Medio eran

clasificados en niveles de acuerdo a su promedio anterior en la asignatura. No había posibilidad

de escoger nivel. Las clases y pruebas se realizaban independientes un nivel del otro y todos los

cursos eran femeninos o masculinos. Podía escoger dos cursos optativos de los presentados en

la lista anterior. Las clases de cursos optativos tampoco eran mixtas.

Luego de la reforma esta situación se vio modifica

a los alumnos escoger el nivel u orientación de sus ramos como se indica a continuación:

12

Optativos: eligen 2

Separados en niveles Aplicaciones de la Matemáticas

Apreciación musical

Inglés avanzado

Computación

Electromagnetismo

Eligen dos. Especialización físico deportivo

Hacia el Desarrollo Económico

Valores Humanos en la Literatura

Eligen uno.

Multitaller de Expresión Plástica

Organismo Animal y Aspectos Biológicos

Psicología

Química electivo

Centraremos el análisis en las asignaturas más relevantes para el desempeño en la PAA:

Castellano y Matemáticas. Hasta el año 1999 los alumnos y alumnas al comenzar 3° Medio eran

clasificados en niveles de acuerdo a su promedio anterior en la asignatura. No había posibilidad

s y pruebas se realizaban independientes un nivel del otro y todos los

cursos eran femeninos o masculinos. Podía escoger dos cursos optativos de los presentados en

la lista anterior. Las clases de cursos optativos tampoco eran mixtas.

sta situación se vio modificada. La flexibilización del currí

a los alumnos escoger el nivel u orientación de sus ramos como se indica a continuación:

Optativos: eligen 2

Aplicaciones de la Matemáticas

Apreciación musical

Inglés avanzado

Electromagnetismo

Especialización físico deportivo

Hacia el Desarrollo Económico

Valores Humanos en la Literatura

taller de Expresión Plástica

Organismo Animal y Aspectos Biológicos

Química electivo

relevantes para el desempeño en la PAA:

Castellano y Matemáticas. Hasta el año 1999 los alumnos y alumnas al comenzar 3° Medio eran

clasificados en niveles de acuerdo a su promedio anterior en la asignatura. No había posibilidad

s y pruebas se realizaban independientes un nivel del otro y todos los

cursos eran femeninos o masculinos. Podía escoger dos cursos optativos de los presentados en

da. La flexibilización del currículum permitía

a los alumnos escoger el nivel u orientación de sus ramos como se indica a continuación:

Inglés

Filosofía

Educación Física

Formación Cristiana

Artes Visuales:

Diseño y dibujo técnico

Color y Composición

Artes Musicales:

Música Aplicada

Taller Musical y Software

Historia y Ciencias Sociales:

Evolución Económica. (A)

Mentalidad de la Historia. (M)

Historia Universal General. (B)

13

Matemáticas:

Obligatorios Científico (A)

Artístico (M)

Humanista (B)

Lengua Castellana y Comunicación

Tendencias Literarias (A)

Competencias Lingüísticas (M)

Proyecto Comunicacional (B)

Biología:

Eligen uno General

Evolución y organismo

Física:

General

Mecánica y Termodinámica.

Química:

General

Mentalidad de la Historia. (M) Inorgánica y Orgánica

Historia Universal General. (B)

Lengua Castellana y Comunicación:

Tendencias Literarias (A)

Competencias Lingüísticas (M)

Proyecto Comunicacional (B)

Evolución y organismo

General Eligen dos

Mecánica y Termodinámica.

Inorgánica y Orgánica

14

Los alumnos escogen dentro de cada ramo la especialidad que prefieren. La opción de ofrecer

más alternativas para cada materia se abre al contar con más alumnos: dos cursos de mujeres y

dos de hombres. Los cursos relevantes para este estudio ofrecen tres áreas/niveles a los

alumnos. En Matemáticas las opciones entre las que deben elegir los alumnos son Científico

(nivel alto), Artístico (nivel medio) y Humanista (nivel básico). En Lenguaje las opciones son

Tendencias Literarias (nivel alto), Competencias Lingüísticas (nivel medio) y Proyecto

Comunicacional (nivel básico). La diferencia con el sistema antiguo es que ahora cada alumno

puede escoger su nivel y ya no está obligado a pertenecer a uno exclusivamente porque su

promedio de notas así lo indica.

De todas formas, según la información otorgada por el establecimiento, la elección del nivel de

la asignatura suele estar altamente relacionada con las notas y rendimiento general del

estudiante. Esto y el hecho de que bajo ambos sistemas los alumnos fuesen separados por

niveles en las asignaturas relevantes, nos permite afirmar que el cambio en el currículum no

invalida el experimento como instrumento capaz de capturar el efecto del cambio exógeno de

la composición género en los outcomes escogidos.

3.1.2 ¿Son los grupos de tratamiento y control comparables?

La utilización de experimentos naturales como medio para obtener estimaciones insesgadas del

efecto causal de una variable independiente sobre cierto outcome, supone la existencia de una

muestra compuesta por dos grupos: Tratamiento y Control. Para obtener resultados válidos,

ambos grupos deben diferir sólo en el hecho de que el primero fue sometido a una

intervención que el segundo no vivió. En estudios sociales como el que se presenta en esta

investigación esto difícilmente se cumple a cabalidad, por lo que debemos demostrar que el

grupo de control es lo suficientemente parecido al tratamiento como para validar los resultados

obtenidos del experimento.

Tal como se mencionó en la sección anterior, el grupo de tratamiento lo componen las

generaciones egresadas los años 2001 y 2002. Estos 209 alumnos asistieron a clases mixtas

tanto en 3° como en 4° Medio. El grupo de control estaría formado por las generaciones de

del mismo colegio que cursaron 3º y 4º previo a la reforma en cursos segregados por género,

15

egresados los años 1999 y 2000 (198 alumnos). Estos alumnos podrían representar un buen

control para el tratamiento al observar que ambos grupos son homogéneos en una serie de

características cualitativas: Control y Tratamiento han recibido una educación extremadamente

similar hasta segundo año medio, todos pertenecen a un mismo establecimiento educacional,

por lo que han compartido los mismos profesores, una orientación valórica y académica

idéntica y en muchos casos, pertenecen incluso a las mismas familias. El grupo de control se

conforma de 87 hombres y 111 mujeres, mientras el grupo de tratamiento es algo más

uniforme en su composición de género, con 105 hombres y 104 mujeres.

En el Anexo 1 se observa que ambos grupos tienen promedios bastante similares en 2°Medio.

Esta variable será utilizada para medir el stock de capital humano o habilidad antes de entrar al

tratamiento. Con el fin de obtener una descripción más acabada de este dato observamos las

distribuciones completas para hombres y mujeres en ambos grupos.

Figura 1.1. Figura 1.2.

Figura 1.3. Figura 1.4.

16

Figura 1.5. Figura 1.6.

Las distribuciones de notas para ambos grupos resultan bastante similares cuando

consideramos hombres y mujeres. Cuando separamos los grupos por género (figuras 1.3-1.6)

esta situación se ve alterada. Si observamos la distribución de notas de las mujeres del grupo de

tratamiento, podemos distinguir una gran masa que obtiene altas calificaciones (sobre 6,5),

mientras que en el grupo de control se distingue una mayor densidad al lado izquierdo de la

nota 6,0 que en el tratamiento. Al inspeccionar los grupos de hombres sucede algo similar.

Existe una gran masa de alumnos rondando la nota 6,0 en el grupo de tratamiento, mientras

que en el de control se observa una mayor homogeneidad en los resultados.

Si bien, las distribuciones de notas difieren para control y tratamiento, la forma como esta

variable afecta a los resultados PAA y la asistencia a clases, es muy similar. Esto se puede

comprobar en el Anexo 2 en el que se exhiben los resultados de la siguiente regresión:

��� = � + ������ 2°��� �� + ! (Ecuación 1)

Esta regresión es calculada por separado para los grupos de tratamiento y control. La intención

es capturar el efecto que tienen las notas de 2° Medio en los puntajes PAA, y comprobar que

este efecto no es significativamente distinto para ambos grupos. Los resultados expuestos en el

Anexo 2 muestran, entre paréntesis, los intervalos de confianza para los coeficientes β de la

ecuación 1. Éstos nos indican que los coeficientes calculados no son significativamente

distintos para tratamiento y control. A partir de lo anterior reconocemos que a pesar de que las

distribuciones de notas de 2° Medio no muestran fuertes similitudes, su efecto sobre los

outcomes escogidos es semejante, dando validez al grupo de control como contrapartida del

grupo tratado.

17

Lo anterior sumado a las grandes similitudes en cuanto a características como educación previa

al tratamiento y características socioculturales y familiares, hacen del grupo escogido un buen

control para el tratamiento en el presente experimento natural.

3.1.3 Dropouts (Retiros)

La reforma realizada en el establecimiento trajo consigo cambios que podrían no acomodar a la

población estudiantil como un todo y algunos individuos quizás optarían por retirarse del

colegio como consecuencia de ello. Tal como lo planteaba Heckman et al (2000), esto podría

traernos problemas en la interpretación de los resultados si quienes se retiran siguen un patrón

determinado, es decir, si existe un tipo de alumno proclive a irse. Si un número importante de

alumnos de alto rendimiento decidiesen abandonar el colegio al enterarse del cambio que

vivirían, no debiéramos sorprendernos de encontrar efectos negativos del tratamiento. Dado

esto, debemos revisar los datos para comprobar que el tratamiento no estuvo afectado

significativamente por estos abandonos.

Los años 1999 y 2000 terminaron 2° Medio los alumnos pertenecientes al grupo de

tratamiento. Hasta ese minuto habían asistido a un colegio con clases femeninas o masculinas y

el año académico siguiente comenzarían con sus clases mixtas, la opción de dejar el

establecimiento podría ser tomada por cualquiera de ellos. La tabla 1 indica el número de

alumnos retirados, reprobados y nuevos, y en el Anexo 3 se especifican los años involucrados.

Tabla 1: Alumnos Retirados, Reprobados y Nuevos en el Período 1997 - 2002

Retirados Control Tratamiento

Hombres Mujeres Hombres Mujeres

2°Medio 8 0 2 0 3°Medio 0 1 1 1 4°Medio 1 1 0 0 TOTAL 9 2 3 1

Reprobados Control Tratamiento

Hombres Mujeres Hombres Mujeres

2°Medio 2 0 0 0 3°Medio 0 0 0 0 4°Medio 0 1 0 0 TOTAL 2 1 0 0

18

Alumnos Nuevos Control Tratamiento

Hombres Mujeres Hombres Mujeres 2°Medio 0 0 0 0 3°Medio 2 1 0 1 4°Medio 0 0 0 0 TOTAL 2 1 0 1

La primera generación de tratamiento (egresados el año 2001) sufrió dos abandonos, una mujer

y un hombre, ambos terminado el primer año académico en cursos mixtos. La siguiente

generación también enfrentó dos abandonos, pero éstos ocurrieron al finalizar segundo medio

y ambos alumnos eran del sexo masculino. Estos abandonos no debieran afectar mayormente

nuestros resultados ya que, además de representar una mínima fracción del total (1,8%), no

parecen ser producidos por el tratamiento. Esta conclusión se puede abstraer de la

comparación con los abandonos producidos en el grupo de control. La tabla 1 nos indica que

las tasas de reprobación y retiros eran más elevadas en el grupo de control. Además se observa

que llegaron 3 alumnos nuevos a este grupo, mientras que al tratamiento sólo una.

Las bajas tasas de dropouts nos liberan del riesgo de obtener resultados sesgados. Esto sumado a

la validación del grupo de control como tal y la escasa importancia del cambio curricular en los

efectos estudiados, hacen del caso del Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes un buen

experimento, capaz de capturar el efecto causal de la composición de género en los resultados

académicos y asistencia a clases.

3.2 Descripción de los Datos.

La base de datos del Registro Académico del Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes

incluye información a nivel de alumno sobre sus notas, asistencia a clases y puntajes PAA (PSU

a partir del año 2003). Tal como se señaló anteriormente, las dos generaciones precursoras de

la reforma (2001, 2002) conformarán el grupo de tratamiento, mientras que el grupo de control

incluye las dos generaciones previas (1999, 2000). La tabla 2 a continuación presenta el número

de alumnos, hombres y mujeres, egresados entre los años 1999-2000:

19

Tabla 2: Número Total de Observaciones Completas.

1999 2000 2001 2002 Control

(1999,2000) Tratamiento (2001,2002)

Observaciones Completas

Hombres 44 43 53 52 87 105 Mujeres 56 55 55 49 111 104 Total 100 99 108 101 198 209

Se utilizan como variables de outcome el puntaje PAA Verbal, PAA Matemáticas, Asistencia a

clases en 3° Medio y Asistencia en 4° Medio. Además se calcularon dos variables adicionales

que promedian ambos puntajes PAA (PAA Promedio) y la asistencia en 3° y 4° Medio

(Asistencia Promedio). Las variables encargadas de representar las características de los

alumnos antes del tratamiento serán sus notas y su asistencia a clases en 2° Medio. Además se

calculó una variable adicional (desvmedio) que representa la desviación de la media de notas de

2° Medio.

El detalle estadístico de las variables PAA y notas de 2° Medio se encuentra en el Anexo 1. La

observación de los datos nos permite concluir las siguientes tendencias:

- Resultados PAA son en promedio:

Mejor para Hombres y similares para grupo de Tratamiento y Control.

- Resultados PAA Verbal son en promedio:

Mejor para Hombres y levemente mejor para grupo de Control (versus

Tratamiento)

- Resultados PAA Matemáticas son en promedio:

Mejor para Hombres y levemente mejor para grupo de Tratamiento

(versus Control)

- Notas 2°Medio son en promedio:

Mejor para Mujeres y levemente mejor para grupo de Control (versus

Tratamiento)

Un mejor análisis de la dispersión de los datos será posible a través de la observación de sus

distribuciones. El Anexo 4 incluye las distribuciones completas de las variables involucradas.

Éstas muestran claramente la presencia de outliers en la parte baja de la distribución de las

variables de puntajes PAA. La observación anterior es coherente con un fenómeno común

entre los adolescentes. La PAA representa una llave de entrada a la Universidad, a la carrera

20

escogida. Sin embargo, los intereses de algunos no se complementan con este instrumento de

medición. Múltiples carreras profesionales o técnicas exigen PAA rendida, y no un puntaje

mínimo, lo que desincentiva la preparación y buen desempeño. Por la razón anterior se estimó

adicionalmente el modelo sin considerar el 10% inferior de las observaciones.

Con respecto a la relación existente entre el rendimiento escolar y el posterior desempeño en

las Pruebas de Aptitud, podemos reconocer una correlación lineal entre los Puntajes PAA y las

notas de 2° Medio que es en todos los casos positiva, tal como lo muestran los scatter plots a

continuación.

400

500

600

700

800

50 55 60 65 702°Medio

Tratamiento ControlFitted values Fitted values

Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico

Puntaje PAA Verbal vs. Rendimiento 2°MedioMujeres

400

500

600

700

800

50 55 60 65 702°Medio

Tratamiento ControlFitted values Fitted values

Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico

Puntaje PAA Verbal vs. Rendimiento 2°MedioHombres

400

500

600

700

800

50 55 60 65 702°Medio

Tratamiento ControlFitted values Fitted values

Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico

Puntaje PAA Matemáticas vs. Rendimiento 2°MedioHombres

300

400

500

600

700

800

50 55 60 65 702°Medio

Tratamiento ControlFitted values Fitted values

Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico

Puntaje PAA Matemáticas vs. Rendimiento 2°MedioMujeres

400

500

600

700

800

50 55 60 65 702°Medio

Tratamiento ControlFitted values Fitted values

Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico

Puntaje PAA vs. Rendimiento 2°MedioMujeres

400

500

600

700

800

50 55 60 65 702°Medio

Tratamiento ControlFitted values Fitted values

Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico

Puntaje PAA vs. Rendimiento 2°MedioHombres

Figura 2.1 Figura 2.2

Figura 2.3 Figura 2.4

Figura 2.5 Figura 2.6

21

Grupos de tratamiento y control parecen tener una correlación similar entre los puntajes PAA

y las notas. Todas las variables de puntaje muestran una relación lineal y positiva con el

rendimiento en 2° Medio. Esta observación vuelve a garantizar la validez del grupo de control

como tal, indicándonos que, en ambos grupos, los alumnos de mejor rendimiento escolar

logran mejores resultados en las Pruebas de Aptitud Académica. Para la muestra específica de

hombres, la diferencia la marca la prueba de Matemáticas, que indica una correlación más

fuerte (positiva) para los alumnos del grupo de tratamiento que los de control. En el caso de la

muestra femenina es el grupo de control quien muestra una relación más fuerte entre PAA

Matemáticas y notas en 2° Medio. En la prueba Verbal los grupos de control y tratamiento de

mujeres muestran una correlación similar en cuanto a signo y magnitud, sin embargo se

observa una diferencia de nivel que favorece a los alumnos del grupo de control. Esta

diferencia podría estar representando un cambio exógeno, como el estudiado en esta

investigación.

El Anexo 5 por su parte, recoge el detalle estadístico de las variables de asistencia a clases de

los alumnos de los grupos de control y tratamiento. Esta variable que representa un outcome,

como se señaló anteriormente, es considerada una proxy del interés y motivación de los

alumnos por la educación impartida en el colegio al que asisten.

A partir de la observación de estos datos y de las distribuciones completas de las variables no

es difícil notar la presencia de outliers inferiores en los grupos de mujeres. Esto se explica por la

existencia de 15 alumnas (de un total de 215) que finalizaron su año escolar antes de lo regular

en 2°, 3° o 4° Medio. Estos abandonos solían producirse por motivos de salud y debían ser

autorizados por el Ministerio de Educación. Por esta razón se eliminó de la muestra de mujeres

15 observaciones, aquellas que promediaban una menor asistencia entre 2° y 4° Medio. La

Tabla VIII del Anexo 5 nos indica la nueva información estadística luego de la eliminación de

los outliers.

Al eliminar estas observaciones extremas dejamos de considerar los casos en los que la

asistencia no era una buena representación del interés o motivación. Además, de esta manera

hacemos los grupos de control y tratamiento más comparables al comprobar que las

distribuciones de las variables Asistencia 2° Medio en tratamiento y control son bastante

similares. La media de asistencia a clases es en todos los casos mayor para los hombres.

22

Adicionalmente se puede observar que para la muestra de hombres y mujeres la asistencia

promedio cae al avanzar en los cursos, siendo la media de la asistencia en 2° Medio mayor que

la de 3°, y la de 3° mayor que la de 4°.

Los Scatter Plots señalados en el Anexo 6 muestran la nula relación entre las distintas medidas

de outcomes utilizadas: PAA y Asistencia, situación que se observa tanto para mujeres como

hombres en los grupos de tratamiento y control. Esto nos indica que no podemos ligar los

resultados académicos (PAA) con la asistencia a clases directamente, por lo que el análisis será

diferenciado para ambas medidas de outcome.

La relación que guarda la asistencia a clases en 3° y 4° Medio con la asistencia en 2° Medio es

claramente positiva y se puede observar en las figuras 3.1-3.4. Esto nos indica que tanto

hombres y mujeres, del control y tratamiento, mantienen una tendencia en su asistencia. La

tendencia mencionada se refiere a que aquellos alumnos que asisten menos (más) a clases en 2°

medio, lo hacen a lo largo de estos tres años escolares.

8590

9510

0

85 90 95 100asistencia 2medio

Tratamiento ControlFitted values Fitted values

Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico

Asistencia 3°, vs. Asistencia 2°MedioHombres

8085

9095

100

80 85 90 95 100asistencia 2medio

Tratamiento ControlFitted values Fitted values

Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico

Asistencia 3°, vs. Asistencia 2°MedioMujeres

7580

8590

9510

0

80 85 90 95 100asistencia 2medio

Tratamiento ControlFitted values Fitted values

Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico

Asistencia 4°, vs. Asistencia 2°MedioMujeres

8085

9095

100

85 90 95 100asistencia 2medio

Tratamiento ControlFitted values Fitted values

Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico

Asistencia 4°, vs. Asistencia 2°MedioHombres

Figura 3.1 Figura 3.2

Figura 3.3 Figura 3.4

23

A partir de los datos disponibles hemos podido comprender las principales tendencias de las

variables relevantes. Vemos que los Puntajes PAA y la Asistencia a Clases no muestran

correlación, por lo que pueden ser consideradas variables independientes y por consiguiente

representantes de distintos outcomes. En la siguiente sección se presentan los modelos teóricos y

empíricos a estimar, a través del cual se busca encontrar el efecto género tanto en los

resultados académicos (PAA) como en la motivación de los estudiantes (Asistencia).

24

4. Modelo Teórico y Empírico.

4.1 Desempeño Académico como Medida de Outcome.

El modelo teórico del efecto pares y específicamente, el efecto género, se enmarca en la teoría

de los bienes públicos. Lazear (2001) propone un modelo teórico que presenta la educación en

la sala de clases como un bien público en el que abundan los efectos de interacción social. Su

intención es revalidar el efecto “tamaño de la clase” planteando en su trabajo una aplicación

del modelo de la “manzana podrida”, donde el mal comportamiento de un alumno repercute

en el aprendizaje de todo el curso. El modelo sugiere que los estudiantes tienen cierta

capacidad para aprender lo que se les enseña, y que ésta varía con el comportamiento del resto

de sus compañeros.

Esta investigación estudia los efectos de la reforma realizada en el colegio Padre Hurtado y

Juanita de los Andes que transforma los cursos femeninos y masculinos en mixtos. A partir del

modelo de Lazear se desarrolla un marco teórico que da forma y sentido a los resultados

esperados:

Sea pg la probabilidad de que cierto alumno de género g mantenga un buen comportamiento y

no afecte el aprendizaje del curso, pgn será la probabilidad de que un curso de n alumnos de

género g mantenga el orden. Esta probabilidad conjunta supone que todos los alumnos de un

mismo género tienen la misma probabilidad individual de interrumpir la clase. Las

interrupciones y mala conducta de los alumnos afectarían negativamente al curso completo ya

que reduce el nivel de concentración de estudiantes y profesores.

Definimos

pg: Probabilidad de que un alumno de género g no interrumpa en clases.

pgn: Probabilidad de que un curso de n alumnos de género g mantenga un buen

comportamiento.

La situación inicial antes de la reforma puede ser representada por 2 cursos, uno de n hombres

y otro de n mujeres, donde la probabilidad de encontrar un buen comportamiento en el curso

masculino es πm = pmn, mientras que en el curso femenino es πf = pf

n .

25

Lazear indica que las niñas suelen interrumpir menos que los hombres, por lo que pm<pf,

afirmación que coincide con la información aportada por profesores del establecimiento

estudiado en esta investigación.

La situación luego de la reforma puede ser representada por 2 cursos mixtos, ambos

compuestos por n/2 mujeres y n/2 hombres. La probabilidad de que cada uno de estos cursos

mantenga un buen comportamiento en clases es πmix = (pmpf)n/2.

Ya que la probabilidad de indisciplina es mayor para alumnos de sexo masculino (pm<pf),

podemos concluir que: πm < πmix < πf

Si la probabilidad de interrupción de los hombres es mayor, entonces al hacer mixtos los

cursos, esperaríamos encontrar efectos negativos en el aprendizaje de las mujeres y positivos

en los hombres. Este efecto se produce por un aumento en las interrupciones dentro de la sala

de clases para las mujeres, y una disminución para los hombres. Siendo esta la situación, los

alumnos hombres se beneficiarían de formar parte de cursos mixtos y al mismo tiempo las

niñas se verían perjudicadas por la presencia masculina.

Sin embargo, además de las características del comportamiento de los alumnos, existen

cualidades cognitivas que de igual forma afectan el desempeño del resto del grupo. El stock de

habilidad cognitiva de cada alumno actúa al mismo tiempo como una externalidad positiva

para el curso completo. Hombres y mujeres poseen distintas destrezas naturales, por lo que los

cursos mixtos y segregados debieran mostrar diferencias en sus stocks de habilidades.

Siguiendo a Halpern (1997), Hyde et al (1990) y Hedges y Nowell (1995), esperamos que los

hombres aporten su habilidad superior en Matemáticas y las mujeres hagan lo mismo con sus

habilidades en Lenguaje.

Sea higj la habilidad en la materia j (j ∈ $Matemáticas, Lenguaje3) del alumno i de género g

4 ∈ $Femenino, Masculino3�, entonces Hjc representa el stock de habilidad agregada en la materia

j para el curso c.

89: = ; ℎ�=9

>

�?@

26

A partir de esto podemos esperar que en un curso con un mayor stock de habilidades

lingüísticas se produzcan externalidades positivas en los resultados de la prueba Verbal de los

alumnos que lo componen. En general, encontramos que en Lenguaje Hm,L < Hmix,L < Hf,L y en

Matemáticas Hf,M < Hmix,M < Hm,M.

De esta manera, el nivel de aprendizaje de la materia j por parte del alumno i, Aij medido como

el desempeño en una prueba estandarizada será representado por una función del stock de

habilidad agregada del curso en esa materia y por la probabilidad de que el curso mantenga un

buen comportamiento:

Aij = F (πc , Hjc)

Donde se cumplen las siguientes propiedades:

A��9AB:

> 0, A��9A89:

> 0

El nivel de desempeño crece con la probabilidad de que el curso se mantenga en orden y con

el stock de la habilidad relacionada a la prueba en cuestión.

A partir del modelo recién presentado, podemos inferir los efectos académicos que tuvo la

reforma vivida por el Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, en la que se reordenó los

cursos de manera tal que hombres y mujeres fueron reunidos en clases mixtas. La tabla 3

separa los efectos que tuvo el tratamiento (curso mixto), en cuanto a disciplina y stock de

habilidad respectivamente3.

Tabla 3: Efecto Disciplina y Habilidad.

Mujeres Hombres

Verbal (- , -) (+ , +)

Matemáticas (- , +) (+ , -)

Los resultados esperados en la prueba de Matemáticas son ambiguos y dependen de la

magnitud del efecto disciplina y el efecto habilidad. Mientras las mujeres en cursos mixtos se

3 Los signos de los efectos esperados se indican en el siguiente orden: (Efecto Disciplina, Efecto Habilidad).

27

deben enfrentar a un ambiente más indisciplinado y menos propicio para el aprendizaje,

reciben un mayor nivel de habilidad matemática por parte de sus compañeros hombres. Por el

contrario, los hombres al recibir a sus compañeras mujeres ven reducido el stock agregado de

habilidad Matemática en el curso, pero la presencia femenina aumenta la probabilidad de

aprendizaje por medio de un menor nivel de indisciplina.

En cuanto a la prueba Verbal, los hombres debieran mejorar su rendimiento académico con

el tratamiento, debido a que la presencia de mujeres aporta tanto en habilidad como en

disciplina. Las mujeres, por su parte, se verían perjudicadas al enfrentar cursos con un peor

ambiente disciplinario y con un stock de habilidad en Lenguaje inferior.

Con el fin de comprobar los efectos esperados, el modelo empírico a estimar es el siguiente:

����= = � + � ∙ F� + G= ∙ �H���I �J���� + !�=

(Ecuación 2)

La medida de outcome que representará el desempeño académico será el puntaje PAA. Al

plantear este modelo, asumimos que el puntaje PAA es una función lineal de sus

determinantes, supuesto simplificador que nos permite calcular los parámetros de interés en

una regresión lineal. La variable de control F� representa su stock de capital humano antes de

entrar a tercero medio, que aceptamos se podría representar con el “Promedio de Notas de 2°

Medio”. El parámetro G= medirá el efecto marginal de pertenecer a un curso mixto en 3° y 4°

Medio. Este efecto podrá variar para hombres o mujeres, por lo que se calcularán ecuaciones

separadas para ambos géneros. Al ser este un experimento válido (ver sección 3.1), el

parámetro G= representará insesgadamente el efecto marginal de pertenecer al tratamiento.

Tal como se mencionó en la sección anterior, el grupo de tratamiento lo componen las dos

generaciones egresadas los años 2001 y 2002. El total de observaciones es de 209 alumnos,

quienes fueron los precursores del nuevo sistema de cursos. El grupo de control lo forman las

generaciones de egresados los años 1999 y 2000. Estos alumnos cursaron 3º y 4º previo a la

reforma. El total de observaciones en el grupo de control es de 198 alumnos. Dado que cerca

del 100% de los alumnos de este colegio rinden la PSU o PAA usaremos estos valores como

medida de outcome.

28

Debemos reconocer que no todas las variables que pudieran afectar el rendimiento académico

se encuentran en la ecuación 2. Esta es una descripción simplificada de cómo son los hechos

en la realidad. Por ejemplo, parece evidente pensar que los resultados PAA se ven

influenciados por la presión y participación de los padres y profesores, la carrera que se desea

estudiar etc. Al omitir estas variables, que podrían ser efectivamente significativas en el

desempeño académico, le restamos significancia conjunta al modelo. Sin embargo, como el

tratamiento no está correlacionado con ninguno de estos factores omitidos, seguimos

obteniendo estimadores de G= insesgados. Particularmente, con una base de datos más

completa, podría ser interesante agregar al conjunto variables explicativas, una que

representara el efecto profesor. La intención sería limpiar el efecto género de la influencia que

pudieran ejercer los distintos profesores que dictan los cursos bajo el antiguo y nuevo régimen.

Con los resultados obtenidos podemos establecer si, en términos académicos, la medida fue

favorable o no. De esta forma, si se muestran resultados negativos significativos del parámetro

que acompaña al tratamiento, podríamos recomendar la reinstauración del sistema antiguo y si

nos muestran resultados positivos y significativos entonces podríamos pensar en extender e

invitar a establecimientos con características similares a adoptar este sistema.

4.2 Motivación e Interés como Medida de Output

Un objetivo distinto a maximizar el desempeño académico de los estudiantes podría ser buscar

aumentar el interés de hombres y mujeres por asistir y sacar provecho de los ambientes de

trabajo en el espacio escolar. Esta es una variable no observable, no medible, por lo que

buscamos otra que sea capaz de representar con éxito la motivación e interés de los alumnos.

Una opción viable es el porcentaje anual de asistencia a clases.

En la sección anterior se comprobó que la correlación entre ambas medidas (Puntaje PAA y

Asistencia a Clases) no muestra una tendencia clara, pudiendo afirmar en base a los scatter

plots indicados en el Anexo 6 que ambas medidas son independientes entre sí.

Esperamos encontrar una tendencia grupal a homogeneizarse en términos de interés y

motivación. La teoría que nos lleva a presumir este resultado es aportada por el trabajo de

Festinger (1954) en los que se sugiere que los individuos, frente a la necesidad de evaluar sus

hábitos y comportamientos, tienden a compararse con algún grupo de referencia (Teoría de la

29

Comparación Social). Plantea también que cuando esto sucede, los grupos tienden a hacerse

más uniformes, imitándose unos a otros en sus conductas y hábitos.

Tal como se notó en la sección anterior, al revisar los datos de la variable “Asistencia a Clases

en 2°Medio”, vemos que los hombres tanto en el grupo de control como en el tratamiento

asisten, en promedio, más que las mujeres. Esto nos llevaría a pensar que al juntar a hombres y

mujeres en un mismo curso, los efectos sobre la asistencia a clases sean positivos para las

mujeres y negativos para los hombres, haciendo más uniforme el grado de interés y motivación

del grupo.

Empíricamente, se buscará estimar si existieron efectos significativos del tratamiento en la

asistencia a clases de alumnos y alumnas. Para lograr lo anterior estimamos regresiones lineales

usando el método de mínimos cuadrados ordinarios (MICO).

Se utilizan como variables de control la Asistencia a Clases y Notas en 2° Medio. Esta segunda

variable se encargará de controlar por habilidad4.

�� ���JK �L = � + ��� �� 2°��� �� + M����� 2°��� �� + N�H���I �J��� + ! (Ecuación 3)

La variable “Asistencia en 2° Medio” busca controlar por las características personales del

alumno que lo llevan a tener cierta constancia en sus hábitos de asistencia a clases, tal como se

indicó en la sección anterior.

Una vez más, y asumiendo que el experimento logra resolver el problema de endogeneidad, la

estimación del parámetro N representaría el efecto marginal del tratamiento (curso mixto) en la

asistencia a clases en 3° y 4° Medio.

4 Devadoss & Foltz (1996) y Christensen et al (1975) demuestran que la habilidad es un factor significativo en la asistencia a clases.

30

5 Resultados

5.1 Estimación MICO: PAA como Medida de Outcome.

Se estimó la siguiente regresión, por separado para hombres y mujeres:

����= = � + � ∙ F� + G= ∙ �H���I �J���� + !�= (Ecuación 4)

Se estudian los resultados usando como variable dependiente Promedio PAA, PAA Verbal y

PAA Matemáticas por separado. La variable F� es el promedio de notas de segundo medio, que

representa el stock de capital humano del alumno al momento de entrar a tercero medio.

Usando los datos de los que se dispone, los resultados observados son los siguientes:

TABLA 4

Efecto Género en el Desempeño Académico (PAA)

Dependiente 2. Coeficiente

γ 3. Desviación

Estándar 4.

Valor t 5. DE 6. %DE 7. Media 8. %Media

Promedio PAA (Hombres) 13,19325 8,086001 1,63 73,12298 18,043% 674,4974 1,956%

PAA Verbal (Hombres) -1,88104 9,237643 -0,2 77,37675 -2,431% 658,0208 -0,286%

PAA Matemáticas (Hombres) 28,96729 10,25516 2,82 87,33969 33,166% 691,3281 4,190%

Promedio PAA (Mujeres) 1,102362 7,879323 0,14 85,72868 1,286% 656,2488 0,168%

PAA Verbal (Mujeres) -20,84215 9,834957 -2,12 88,852 -23,457% 641,8093 3,247%

PAA Matemáticas (Mujeres) 22,82496 9,76993 2,34 104,7177 21,797% 670,5814 3,404%

Los resultados obtenidos revelan una realidad que difiere para las áreas de Lenguaje versus

Matemáticas y Mujeres versus Hombres. Se corrieron seis regresiones por separado, la primera

columna indica la variable dependiente en cuestión (Ver Anexo 7 para resultados detallados).

La columna 2 indica el coeficiente correspondiente a la Dummy “Pertenece al Tratamiento

(Curso Mixto)”, la 3 es su desviación estándar y la 4 el valor t. La columna 5 indica la

desviación estándar de la variable dependiente y la 7 muestra su media. Las columnas 6 y 8

indican el valor del coeficiente como porcentaje de la desviación estándar y la media

respectivamente.

31

Tres de las seis estimaciones resultan significativamente distintas de cero. Los resultados son

significativos al 1% para PAA Matemáticas Hombres y al 5% para PAA Verbal y Matemáticas

Mujeres. Los resultados en matemáticas indican un efecto positivo y fuerte del tratamiento

(33,166% y 21,797% desviaciones estándar), revelándonos que para esta disciplina un curso

mixto resulta, en promedio, en mejores resultados académicos. Este resultado difiere

fuertemente de aquel encontrado por Lavy y Schlosser (2009), donde se encuentra que tanto

hombres como mujeres tienden a obtener mejores resultados cuando la proporción de alumnas

mujeres en un curso aumenta. El coeficiente positivo de PAA Matemáticas Mujeres contradice

esta posición.

Una realidad muy distinta enfrentamos al observar un coeficiente negativo para PAA Verbal en

Mujeres y no significativo en PAA Verbal Hombres. El coeficiente negativo y grande (23,457%

desviaciones estándar) para mujeres nos señala que éstas estarían mejor en un curso cien por

ciento femenino versus uno mixto.

Los resultados obtenidos son parcialmente coherentes con los esperados. Habíamos planteado,

en base a los trabajos de Lazear (2001), Halpern (1997), Hyde et al (1990), Hedges y Nowell

(1995), Goethals (1999) y Stinebrickner & Stinebrickner (2001) que al hacer mixtos los cursos

se producían dos efectos en paralelo. Por un lado, hay un cambio en la situación disciplinaria

en la sala de clases, mejorando el ambiente de trabajo para hombres y empeorando para las

mujeres. Por otra parte, se desencadena un intercambio de habilidades, siendo los hombres

quienes traspasan sus destrezas matemáticas y las mujeres las lingüísticas.

Los resultados recién expuestos en la Tabla 4 muestran ciertas diferencias con los esperados.

En Matemáticas, los hombres obtenían del tratamiento una mejora disciplinaria que les

permitiría alcanzar mejores resultados, como los que se observan en la tabla 4. Esto nos indica

que el efecto de la mejora disciplinaria supera en magnitud al efecto habilidad, que en este caso

tendría signo negativo, ya que el curso mixto muestra niveles inferiores de habilidad

Matemática que el curso masculino. Las mujeres por su parte, a pesar de asistir a clases con un

mayor nivel de indisciplina, absorben las habilidades Matemáticas que los hombres aportan,

obteniendo efectos positivos del tratamiento. Esto nos indica que el “efecto habilidad”

positivo supera en magnitud al “efecto disciplina”, que en este caso debiera ser menor que

cero. Hemos de notar que los resultados encontrados en la prueba de Matemáticas son

32

razonables si admitimos la idea de que hombres y mujeres aportan al sexo opuesto sus

habilidades cognitivas y sus características disciplinarias, pero no sus debilidades académicas.

Es decir, los pares de menor habilidad no perjudicarían al resto del curso, a menos que además

presenten un mal comportamiento. Esta afirmación es coherente con Hoxby (2001), donde se

observa que las ganancias de compartir con pares de mejor rendimiento son mayores que las

pérdidas de tener uno de peor desempeño.

Los coeficientes de la prueba Verbal resultan menos alentadores. El coeficiente G= para

mujeres indica un efecto negativo y fuerte del tratamiento en los puntajes de la PAA Verbal, tal

como se sugería en la sección anterior. El efecto en los hombres no es significativo, a pesar de

que se esperaban ganancias en puntaje asociadas a una mejora tanto en la disciplina como en el

nivel de habilidad al reordenar a los alumnos en cursos mixtos. Esto nos sugiere que las niñas

son menos capaces de transferir sus habilidades y características de comportamiento, o bien,

que la superioridad natural de las mujeres en el área Lenguaje no es tal en la realidad. Por otro

lado, Goethals (1999) y Stinebrickner & Stinebrickner (2001) encuentran que las mujeres se

ven más influenciadas por sus pares con mayores habilidades que los hombres, lo que nos

llevaría a comprender que los efectos positivos del tratamiento en Matemáticas para las

mujeres sean superiores que en Verbal para los hombres.

Un punto interesante a destacar es que la magnitud de estos efectos es considerable, incluso al

comparar con los resultados obtenidos por la literatura para insumos más tradicionales como el

tamaño de la clase o el “efecto profesor”. Estos suelen rondar 0,3 desviaciones estándares, al

igual que los resultados obtenidos en este estudio.

5.2 Presencia de outliers

Tal como se mencionó en la sección 4 se estimó el modelo empírico sin considerar los outliers

inferiores que podrían estar sesgando nuestras conclusiones. A continuación se presentan los

resultados correspondientes:

33

TABLA 5

Efecto Género en el Desempeño Académico (PAA), eliminados outliers inferiores

Dependiente Coeficiente

γ Desviación Estándar

Valor t DE %DE Media %Media

Promedio PAA (Hombres) 12,95525 6,713364 1,93 56,18732 23,060% 690,5607 1,880%

PAA Verbal (Hombres) -5,798366 8,078385 -0,72 61,56235 -9,420% 674,1561 -0,860%

PAA Matemáticas (Hombres) 27,42273 8,40899 3,26 67,15337 40,840% 710,4624 3,860%

Promedio PAA (Mujeres) -2,050291 7,221515 -0,28 65,40425 -3,130% 674,8307 -0,300%

PAA Verbal (Mujeres) -19,07969 8,31258 -2,3 66,34307 -28,760% 660,672 -2,890%

PAA Matemáticas (Mujeres) 20,44488 8,53655 2,39 78,36361 26,090% 694,9841 2,940%

No se observan grandes variaciones en los resultados. Aquellos coeficientes que no parecían

ser significativamente distintos de cero, no dejan de serlo al eliminar los outliers. Los

coeficientes en su mayoría caen en valor absoluto, pero aumentan como porcentaje de la

desviación estándar. Con esto concluimos que los outliers inferiores no causan problemas en

nuestras estimaciones.

5.3 Habilidad y Tratamiento

A continuación se presentan los resultados de la estimación para la constante y el coeficiente

de la variable de control “Promedio de Notas de 2°Medio”. Recordemos que esta variable

representa la habilidad o stock de capital humano antes de entrar a 3° Medio.

TABLA 6

Efecto de las Notas de 2° Medio y Constante

Dependiente Coeficiente

β Desviación Estándar

Valor t Constante Desviación Estándar

Valor t

Promedio PAA (Hombres) 10,99908 0,929679 11,83 18,95133 55,67467 0,34

PAA Verbal (Hombres) 10,36458 1,050917 9,86 48,01699 62,93514 0,76

PAA Matemáticas (Hombres) 11,68148 1,185897 9,85 -12,96633 71,01853 -0,18

34

Promedio PAA (Mujeres) 15,03237 0,927028 16,22 -265,1397 57,00139 -4,65

PAA Verbal (Mujeres) 12,349 1,149876 10,74 -105,853 70,70395 -1,5

PAA Matemáticas (Mujeres) 17,72591 1,164593 15,22 -4250493 71,60883 -5,94

Observamos que el coeficiente de “Notas de 2° Medio” es, para todas las estimaciones,

positivo y significativo. La interpretación de estos coeficientes es simple, una décima en el

promedio de 2°Medio de un alumno hombre de este establecimiento, aumenta en promedio

11,68 puntos el resultado PAA Matemáticas. Se distingue además una mayor influencia de este

rendimiento en los resultados femeninos (coeficientes entre 12 y 17). La interrogante que surge

a continuación es acerca de la estabilidad de este coeficiente para grupos de tratamiento y

control, por lo que buscaremos si el tratamiento tiene un efecto dispar en alumnos de distinto

rendimiento en 2° Medio. Para comprobar lo anterior agregamos a la estimación una variable

de interacción al conjunto de variables independientes.

El primer paso será construir una nueva variable, que represente la desviación de la media de

las notas de 2° Medio: FO�= = F�= − FQ=, donde E (FO�=)=0. Luego, con esto se construye la

variable de interacción FO�= × �H���I �J���=� que busca capturar la heterogeneidad del efecto género a lo largo de la distribución de notas escolares.

Se estimará la siguiente regresión:

����= = �= + �= ∙ FO�= + S= ∙ FO�= × �H���I �J���� + G= ∙ �H���I �J���� + !�=

(Ecuación 5)

Así, para los alumnos pertenecientes al tratamiento la ecuación anterior se reduce a:

����= = �= + G=� + �= + S=� ∙ FO�= + !�= (Ecuación 6)

Y para los de control la variable “tratamiento” toma valor 0, por lo que la estimación resulta:

����= = �= + �= ∙ FO�= + !�= (Ecuación 7)

Podemos definir el efecto del tratamiento como:

A���A�H���I �J�� = S= ∙ FO�= + G=

35

Y el efecto de las notas de 2° Medio será:

A���AF = �= + S= ∙ �H���I �J���

Al agregar esta variable de interacción, permitimos que el efecto del tratamiento sea

heterogéneo para los distintos niveles de notas en 2° Medio. En la Tabla 7 se indican los

resultados de la regresión 5. La inclusión de la nueva variable no resta significancia a los

coeficientes de tratamiento y notas.

t-statistics in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Para la variable de interacción, obtenemos dos veces parámetros significativos al 10%. Esto

nos señala algún grado de heterogeneidad en el efecto del tratamiento sobre los resultados

académicos. El tratamiento, tal como lo mostraban los resultados previos, tiene un efecto

positivo, significativo y fuerte en el desempeño en la Prueba de Aptitud Académica de

Matemáticas para ambos géneros. Sin embargo, afecta de distinta manera a quienes muestran

un distinto rendimiento en 2° Medio: mientras el coeficiente S de interacción resulta negativo

para mujeres, es positivo para los hombres. Esto nos indicaría que las mujeres de peor

TABLA 7

Efecto Género Heterogéneo en los Resultados PAA

(1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES PAA

Promedio Mujeres

PAA Verbal Mujeres

PAA Matemáticas

Mujeres

PAA Promedio Hombres

PAA Verbal

Hombres

PAA Matemáticas Hombres

Notas 2° Medio (Desviación)

16.03*** (11.54)

12.05*** (6.926)

20.02*** (11.67)

9.946*** (8.095)

9.590*** (6.803)

10.30*** (6.621)

Interacción -2.109 -0.0535 -4.147* 2.852 1.780 4.037* (-1.137) (-0.0230) (-1.811) (1.524) (0.829) (1.703) Tratamiento 1.095 -20.84** 22.81** 13.26 -1.839 29.06*** (0.139) (-2.114) (2.347) (1.646) (-0.199) (2.848) Constante 655.8*** 651.9*** 659.6*** 668.0*** 659.5*** 676.5*** (119.7) (95.08) (97.60) (112.1) (96.49) (89.68) Observations 215 215 215 192 192 192 R-squared 0.553 0.348 0.544 0.440 0.342 0.371

36

rendimiento son aquellas que más se beneficiaron del tratamiento, y al contrario, en el caso de

los hombres lo hicieron aquellos de más alto rendimiento.

De esta forma y manteniendo coherencia con la justificación de los resultados de la sección

anterior, podemos formular que la mejora disciplinaria aportada por las niñas a los cursos

masculinos, tiene un efecto positivo más fuerte en los hombres de mejor rendimiento en 2°

Medio. Asimismo, el aporte que hacen los hombres en términos de habilidad matemática en

los cursos de niñas, tiene un efecto positivo más fuerte en las alumnas de peor rendimiento

previo. De todas formas los coeficientes de la interacción no muestran un nivel de significancia

muy elevado, por lo que deben ser interpretados con cautela.

5.4 Análisis de los extremos

En esta sección se realiza un análisis orientado a comprender cómo varía el desempeño de los

alumnos a lo largo de los años que abarca este estudio, y cómo esta variabilidad difiere para

grupos de control y tratamiento. Específicamente, se busca comprobar con qué frecuencia

aquellos alumnos que comienzan 3° Medio con un mayor stock de habilidad5, reducen su

desempeño al rendir las PAA, y cómo esto se ve modificado luego de aplicar el tratamiento. Se

realizó el mismo análisis para los alumnos de más bajo rendimiento en 2° Medio.

A partir de este análisis se pretende comprobar que el tratamiento trajo consigo una variación

en los patrones de movilidad, producto del intercambio de habilidades y los cambios en la

calidad de los ambientes de trabajo en la sala de clases.

Para efectuar este análisis se ordenó a los alumnos y alumnas en un ranking de acuerdo a sus

notas de 2° Medio y se seleccionó de este ranking al 10% (aprox.) superior e inferior. Luego de

seleccionar a este grupo de alumnos, se reordena el listado completo de alumnos y alumnas por

separado, esta vez de acuerdo a los puntajes en cada PAA. Es decir, tendremos dos rankings,

uno para el total de observaciones de hombres y otro para las mujeres. A continuación, se

subdividen estos rankings en tres grupos de igual número: el grupo 1 reúne a los alumnos o

alumnas de peor desempeño, el grupo 2 se compone de aquellos de rendimiento medio y el 3

5 Es decir, con las mejores notas de 2° Medio

37

de los más destacados. Posteriormente se observa qué ubicación en este nuevo ranking ocupan

los alumnos de rendimiento extremo seleccionados inicialmente y en qué grupo de

rendimiento (1, 2 o 3) se sitúan luego de reordenarlos.

En la Tabla 8 se presentan los resultados. Se reordenaron las observaciones de acuerdo al

puntaje PAA Promedio, PAA Verbal y PAA Matemáticas y se definió cuantas observaciones

presentaron movilidad de un grupo de rendimiento a otro y cuáles no. En la muestra de

hombres, se seleccionaron los 12 resultados extremos negativos en el grupo de control y 12 en

tratamiento. A la vez, se seleccionó las 13 observaciones de peor rendimiento en el grupo de

control y las 13 del tratamiento.

TABLA 8

Movilidad de los Grupos Inferiores de Rendimiento

Hombres Mujeres

Tratamiento Obs Permanece en

Grupo 1 Sube a Grupo 2

Sube a Grupo 3 Obs

Permanece en Grupo 1

Sube a Grupo 2

Sube a Grupo 3

PAA Promedio 12 9 (75,00%) 2 1 13 9 (69,23%) 4 0

Verbal 12 10 (83,33%) 1 1 13 10 (76,92%) 2 1

0 Matemáticas 12 8 (66,67%) 3 1 13 11 (84,62%) 2

Control

PAA Promedio 12 9 (75,00%) 3 0 13 10 (76,92%) 3

Verbal 12 7 (58,33%) 5 0 13 9 (69,23%) 3 1

Matemáticas 12 9 (75,00%) 1 2 13 10 (76,92%) 3 0

Fuente: Elaboración Propia.

La elección de los alumnos de rendimiento extremo no constituye exactamente el 10% de la

muestra debido a que el criterio de selección no lo permite. Y es que se requiere tomar a todos

los alumnos bajo cierto promedio de notas en 2° Medio para hacer un análisis correcto.

En la sección “Hombres” de la Tabla 8, se observa que la movilidad es bastante similar para

grupos de tratamiento y control en el promedio PAA y un poco menos en Matemáticas. Sin

embargo difiere considerablemente en Verbal.

38

En el caso de la prueba Verbal, la movilidad se reduce al pertenecer al tratamiento, estancando

a los alumnos de peor rendimiento en esta desafortunada posición. Asimismo, en el caso de las

mujeres, la movilidad en la prueba Verbal cae para el tratamiento. A pesar de que en

Matemáticas también lo hace, aumenta para el Promedio PAA. En suma, comprobamos que el

tratamiento trajo, para hombres y mujeres que presentaban un rendimiento relativo inferior en

2° Medio, una variación en la posibilidad de superación y movilidad hacia grupos de mejor

rendimiento.

Este efecto es levemente superior para la prueba Verbal y luego Matemáticas, y más fuerte en

el grupo de hombres que en el de mujeres. Esto es coherente con el coeficiente β positivo,

mayor para mujeres, que representa una menor correlación entre los puntajes PAA y las notas

de 2° Medio en el caso de los hombres.

Se puede apreciar un comportamiento distinto de los puntajes PAA Promedio en mujeres.

Mientras la movilidad cae con el tratamiento para los puntajes en Matemáticas y Verbal, crece

para el puntaje promedio entre estas dos pruebas. Las diferencias en bienestar dependerán de

los intereses de estos alumnos.

A continuación se realizará un análisis análogo al anterior, esta vez observando a los alumnos

de mejor rendimiento en 2° Medio. Con respecto a los alumnos hombres que obtuvieron los

mejores promedios de notas en 2° Medio, se extrajeron del grupo de control y tratamiento 11 y

15 observaciones respectivamente. Éstas representarían el 12,64% de los hombres del grupo de

control y el 14,29% de los del grupo de tratamiento. Al mismo tiempo, escogemos los 16

mejores promedios de Notas de 2° Medio de las mujeres del grupo de control y 17 del

tratamiento. Estas observaciones representan el 14,41% del total de mujeres del grupo de

control y el 16,35% de las mujeres del tratamiento.

La tabla 9 indica los resultados para hombres. Este caso nos indica que para Matemáticas y

PAA Promedio, la movilidad permanece prácticamente igual en control y tratamiento. Verbal

vuelve a presentar los cambios más importantes, mostrando un aumento en la movilidad de los

extremos superiores de 18,18% a un 26,67%. La movilidad no es un fenómeno anhelado en

este sector, los alumnos destacados en 2° Medio quisieran mantener esta posición en el futuro,

por lo que podemos decir que el tratamiento tiene un efecto indeseable en la prueba Verbal

para los alumnos hombres de mejor desempeño escolar previo.

39

TABLA 9

Movilidad de los Grupos Superiores de Rendimiento

Hombres Mujeres

Tratamiento Obs Permanece en Grupo 3

Cae a Grupo 2

Cae a Grupo 1 Obs

Permanece en Grupo 3

Cae a Grupo 2

Cae a Grupo 1

PAA Promedio 15 14 (93,33%) 1 0 17 13 (76,47%) 4 0

Verbal 15 11 (73,33%) 4 0 17 9 (52,94%) 8 0

Matemáticas 15 12 (80%) 3 0 17 12 (70,58%) 5 0

Control

PAA Promedio 11 10 (90,9%) 1 0 16 12 (75%) 3 1

Verbal 11 9 (81,81%) 1 1 16 12 (75%) 3 1

Matemáticas 11 9 (81,81%) 2 0 16 10 (62,5%) 6 0

Fuente: Elaboración Propia.

Ahora, con respecto a los resultados de las mujeres podemos mencionar que al pasar de

control a tratamiento, observamos un aumento considerable de la movilidad en la prueba

Verbal, como ha sido usual en el resto del análisis. Este aumento en la movilidad hacia grupos

de rendimiento inferiores, tiene lógica al notar el coeficiente negativo del tratamiento para las

mujeres en esta prueba (γ = -20,84).

La prueba de Matemáticas, en cambio, reduce su movilidad, manteniendo a las mujeres de más

alto rendimiento en esta posición. Así, una vez más, las ganancias o pérdidas netas en bienestar

dependerán de los intereses de las alumnas.

El análisis diferenciado por género de los extremos superiores e inferiores nos arroja resultados

interesantes. Quienes fueran los alumnos de peor rendimiento en 2° Medio presentan una

menor movilidad, sobretodo en Verbal, al pertenecer al tratamiento. Este efecto es más fuerte

en hombres. Esta evidencia no resulta muy alentadora, ya que los alumnos de bajo rendimiento

quedarían estancados en esta posición, desplazándose a grupos de mejor rendimiento con

menor frecuencia. La excepción se observa en la movilidad que aumenta con el tratamiento en

el promedio PAA para mujeres.

40

Por otro lado, alumnos destacados en 2° Medio aumentan su frecuencia de caída en el ranking

en PAA Verbal con el tratamiento. La movilidad cae para las mujeres en PAA Matemáticas y se

mantiene para hombres. Esta evidencia representa una pérdida de bienestar neto para hombres

y un resultado ambiguo en mujeres.

Estos resultados no incluyen un análisis de significancia. Simplemente representan una señal de

qué tan “estable” es el rendimiento de los alumnos de rendimiento extremo. Interesantemente,

esta evidencia no se condice con los resultados obtenidos para la variable de interacción en la

sección 5.3. Ésta postulaba que los hombres de alto rendimiento (sobre la media de Notas en

2° Medio) se beneficiaban más del tratamiento en Matemáticas, al igual que las mujeres de bajo

rendimiento (bajo la media).

Esto podría deberse a que el efecto positivo de la interacción en Matemáticas para los hombres

se haya dado en los sectores que estaban sobre la media, pero no en el decil más alto.

Asimismo, para las mujeres, el efecto negativo de la interacción, que indicaba que las alumnas

de peor rendimiento serían las más beneficiadas por el tratamiento, podría estar siendo guiado

por los resultados de quienes se ubicaban debajo de la media, pero no en el decil inferior.

5.5 Estimación MICO: Asistencia en 3° y 4° Medio como Medida de Outcome.

La siguiente regresión fue estimada por separado para hombres y mujeres:

�� ���JK �L = � + ��� �� 2°��� �� + M����� 2°��� �� + N�H���I �J��� + !

(Ecuación 8)

En la Tabla 10 se observa que el coeficiente de tratamiento no es significativo para las

especificaciones 1, 2 y 5. Es significativo al 5% y positivo para la asistencia de mujeres a 4°

Medio y negativo para hombres en 4° Medio. Esto nos indica que el pertenecer a cursos

mixtos afectaría negativamente la motivación de los hombres ese año, y positivamente a las

mujeres. Además se observa un coeficiente negativo, significativo al 10%, para el promedio de

asistencia en hombres.

41

TABLA 10

Efecto Género en la Motivación (Asistencia a Clases) (1)

Asistencia 3°Medio (Mujeres)

(2) Asistencia 3°Medio

(Hombres)

(3) Asistencia 4°Medio (Mujeres)

(4) Asistencia 4°Medio

(Hombres)

(5) Asistencia Promedio (Mujeres)

(6) Asistencia Promedio (Hombres)

Asistencia 2° Medio 0.410*** 0.485*** 0.285*** 0.441*** 0.354*** 0.463***

(5.724) (6.044) (3.831) (5.599) (5.846) (6.890) Notas 2° Medio 0.0846 -0.00698 0.150*** 0.130** 0.115** 0.0613 (1.535) (-0.127) (2.621) (2.402) (2.466) (1.333) Tratamiento -0.395 -0.539 1.243** -0.952** 0.385 -0.746* (-0.829) (-1.125) (2.515) (-2.023) (0.957) (-1.860) Constante 49.28*** 49.03*** 55.21*** 44.57*** 51.76*** 46.80*** (6.416) (6.031) (6.923) (5.584) (7.965) (6.882) Observations 195 192 195 192 195 192 R-squared 0.153 0.164 0.128 0.179 0.175 0.217

t-statistics in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Este resultado es coherente con lo que dicta la Teoría de la Comparación Social de Festinger

(1954). Los hombres, quienes se caracterizan por llegar al año del tratamiento (3° Medio) con

un nivel superior de interés y motivación (Asistencia a clases en 2° Medio)6, ven esta

motivación disminuida por el desinterés femenino. Paralelamente, las mujeres parecen ser

inspiradas por la motivación masculina, mostrando efectos positivos de pertenecer a cursos

mixtos en su asistencia a clases. Así, los cursos al hacerse mixtos cuentan con alumnos con un

alto nivel motivacional y alumnas desinteresadas y a medida que pasan los dos años de

tratamiento se van haciendo más uniformes.

Se puede observar también que estos efectos demoran en emerger. Los coeficientes N

estimados para el outcome “Asistencia en 3° Medio” no resultan significativos, pero al segundo

año de tratamiento (Asistencia en 4° Medio) muestran valores con los signos esperados y con

un nivel de significancia del 5%.

El coeficiente de la variable que pretende capturar los “hábitos de asistencia” (Asistencia en 2°

Medio) resulta, en todos los casos significativa. En la siguiente sección se buscará dilucidar si el

6 Tendencia que se puede apreciar de la observación de los datos. Ver Sección 3.2.

42

efecto del tratamiento cambia para los distintos valores de esta variable. Es decir, se intentará

esclarecer si los alumnos con diferentes “hábitos de asistencia” son afectados de distinta

manera por la reforma que transformó sus cursos en grupos mixtos.

5.6 Hábitos de Asistencia y Tratamiento

Los resultados de la regresión 8 nos indican que los “hábitos de asistencia” son importantes

determinantes de la asistencia a clases los años siguientes. El coeficiente es en todos los casos

significativo al 1% y positivo, lo que nos indica que, en promedio, mientras mayor es la

asistencia en 2° Medio, mayor lo será en 3° y 4°. Para el caso de las mujeres en 3° Medio por

ejemplo, el coeficiente obtenido nos indica que un 1% más de asistencia en 2° Medio produce,

en promedio, un aumento del 0,41% de la asistencia en 3° Medio.

A continuación se estima una regresión que busca encontrar la presencia de un efecto

tratamiento heterogéneo a lo largo de la distribución de la variable “Asistencia en 2° Medio”.

Para lograr lo anterior se construye una nueva variable, que representa la desviación de la

media de la asistencia a clases en 2° Medio: �O�= = �� ��2°��� ���= − ��T��2°���T��UUUUUUUUUUUUUUUUUUUUU=,

donde E(�O�=)=0. A continuación se construye la variable de interacción

�O�= × �H���I �J���� que capturará la heterogeneidad mencionada.

Se estima la siguiente regresión:

�� ���JK ��= = �= + �= ∙ �O�= + M ∙ FO�= + M=�O�= × �H���I �J���=� + N=V�H���I �J���=W + !�=

(Ecuación 9)

Donde:

�O�=: Desviación de la Media de la variable “Asistencia en 2°Medio”

FO�=: Desviación de la Media de la variable “Notas de 2° Medio”

�O�= × �H���I �J�� 4: Variable de interacción

43

De la ecuación 9 se obtienen los resultados exhibidos en la Tabla 11.

TABLA 11

Efecto Género Heterogéneo en la Motivación (Asistencia a Clases) Asistencia

3°Medio (Mujeres)

Asistencia 3°Medio

(Hombres)

Asistencia 4°Medio (Mujeres)

Asistencia 4°Medio

(Hombres)

Asistencia en 2° Medio 0.488*** 0.401*** 0.330*** 0.272** (Desviación de la Media) (0.0998) (0.115) (0.103) (0.112) Notas de 2° Medio 0.0913 -0.00430 0.148** 0.135** (Desviación de la Media) (0.0561) (0.0550) (0.0581) (0.0535) Interacción -0.0895 0.164 -0.0760 0.329** (0.137) (0.161) (0.142) (0.156) Tratamiento -0.162 -0.533 1.391*** -0.940** (0.481) (0.479) (0.497) (0.466) Constant 92.76*** 94.92*** 91.03*** 94.27*** (0.333) (0.355) (0.345) (0.345) Observations 200 192 200 192 R-squared 0.184 0.169 0.141 0.198

Standard deviations in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Los coeficientes del tratamiento en 4° Medio siguen siendo significativos, ahora al 1% en el

caso de las mujeres. La variable de interacción solamente es significativa en el caso de los

hombres en 4° Medio, revelando que el efecto negativo del tratamiento, lo es más fuertemente

en quienes asistían más a clases en 2° Medio. Esto aun mantiene coherencia con la Teoría de la

Comparación Social de Festinger (1954), ya que los hombres con un mayor nivel de

motivación en 2° Medio, son quienes más deberán disminuir su interés con el objetivo de

asemejarse al grupo total.

Se estimó además, al igual que en la sección 5.3, la regresión que incluye una interacción entre

el tratamiento y las notas de 2° Medio. Los resultados que se pueden encontrar en el Anexo 8

indican coeficientes no significativos en las especificaciones que indicaban un coeficiente del

tratamiento significativo. Esto nos señala que la heterogeneidad en el efecto del tratamiento a

lo largo de la distribución de notas de 2° Medio no es significativa.

44

6 Conclusiones

La discusión en torno a la influencia que pudieran o no ejercer las características de los

compañeros en el desempeño académico personal, no resulta despreciable a pesar de que la

literatura económica no ha encontrado aun magnitudes demasiado importantes que lo

defiendan. Todavía existe espacio para el debate.

Esta investigación nos provee de nueva evidencia acerca de los efectos académicos de la

composición de género en la sala de clases. Reconocemos que el estudio de este tema suele

enfrentarse a un serio problema de endogeneidad, ya que alumnos de colegios mixtos y

segregados por género pertenecen a esos establecimientos debido a una decisión tomada en

base a una serie de variables, entre las que probablemente se encuentra el desempeño

académico esperado. Al advertir esta limitación la enfrentamos estudiando un cuasi

experimento natural: el caso de los alumnos del colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes.

Los resultados más robustos obtenidos a partir del trabajo empírico indican que existen

importantes ganancias en los puntajes PAA Matemáticas asociados con la pertenencia a cursos

mixtos en 3° y 4° Medio, tanto para hombres como mujeres. Por otro lado, los efectos del

tratamiento en los puntajes PAA Verbal no resultan tan favorables. Mientras no se observan

resultados significativos para hombres, se puede apreciar una importante pérdida promedio en

la PAA Verbal de mujeres que supera los 20 puntos.

Se estudió además si el tratamiento (clases mixtas) tuvo o no efectos heterogéneos para los

distintos niveles de habilidad (notas de 2° Medio), agregando una variable de interacción a la

regresión inicial. Los resultados indican que en la prueba de Matemáticas el efecto del

tratamiento es efectivamente heterogéneo, tanto para mujeres como hombres. Para completar

este análisis se observó detenidamente el desempeño de aquellos alumnos que presentaban un

rendimiento extremo (superior o inferior) en 2° Medio, encontrando resultados mixtos.

Los resultados obtenidos son coherentes con la teoría que propone que la educación en la sala

de clases es un bien público. La reforma que mezcla a hombres y mujeres trae consigo un

intercambio de distintas habilidades y cambios en el ambiente de trabajo. Se comprobó que

esto trajo cambios en el nivel de motivación e interés por parte del alumnado. La evidencia

muestra que el grupo tiende a hacerse más homogéneo con el paso del tiempo, tal como lo

45

planteaba la Teoría de la Comparación Social (Festinger 1954), lo que involucra un aumento en

la asistencia a clases de los hombres como resultado del tratamiento, y una disminución para

las mujeres.

Esta investigación logra aislar efectos específicos sobre las medidas de outcome escogidas, lo que

ayuda a dilucidar las ventajas y desventajas de la composición de género en distintas materias.

Esto representa un gran aporte a la investigación interesada por aprender qué factores podrían

contribuir a lograr mejores resultados académicos y educativos tanto para hombres como para

mujeres. Se espera contribuir con este trabajo a fortalecer el área investigativa del efecto pares y

a partir del progreso de esta materia posibilitar la generación de política pública orientada a la

obtención de mejores resultados ligados al desarrollo integral de hombres y mujeres.

46

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50

Anexo 1 Tabla I

Descripción Estadística Muestra Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Generaciones 1999-2002

Variable Media Desviación Estándar Mínimo Máximo

Promedio PAA (Todos) 664,8575 80,45162 367 804,5

Promedio PAA (Tratamiento) 666,2632 80,01731 424 804

Promedio PAA (Control) 663,3737 81,08386 367 804,5

Promedio PAA (Hombres) 674,4974 73,12298 431,5 793

Promedio PAA (Mujeres) 656,2488 85,72868 367 804,5

Promedio PAA (Tratamiento, Hombres) 675,0429 74,40059 442,5 793

Promedio PAA (Tratamiento, Mujeres) 657,399 84,75116 424 804

Promedio PAA (Control, Hombres) 673,8391 71,9751 431,5 790,5

Promedio PAA (Control, Mujeres) 655,1712 87,00482 367 804,5

PAA Verbal (Todos) 649,457 83,92562 374 820

PAA Verbal (Tratamiento) 641,8756 83,20788 390 798

PAA Verbal (Control) 657,4596 84,14615 374 820

PAA Verbal (Hombres) 658,0208 77,37675 398 820

PAA Verbal (Mujeres) 641,8093 88,852 374 805

PAA Verbal (Tratamiento, Hombres) 652,1333 75,25483 473 798

PAA Verbal (Tratamiento, Mujeres) 631,5192 89,70902 390 790

PAA Verbal (Control, Hombres) 665,1264 79,71852 398 820

PAA Verbal (Control, Mujeres) 651,4505 87,34558 374 805

PAA Matemáticas (Todos) 680,3686 97,34562 345 831

PAA Matemáticas (Tratamiento) 690,866 95,13033 385 831

PAA Matemáticas (Control) 669,2879 98,66182 345 820

PAA Matemáticas (Hombres) 691,3281 87,33969 387 831

PAA Matemáticas (Mujeres) 670,5814 104,7177 345 831

PAA Matemáticas (Tratamiento, Hombres) 698,6 89,443 387 831

PAA Matemáticas (Tratamiento, Mujeres) 683,0577 100,3744 385 831

PAA Matemáticas (Control, Hombres) 682,5517 84,40844 465 812

PAA Matemáticas (Control, Mujeres) 658,8919 107,7706 345 820

2 Medio (Todos) 60,06634 4,45868 48 69

2 Medio (Tratamiento) 59,77033 4,468359 48 69

2 Medio (Control) 60,37879 4,438291 48 68

2 Medio (Hombres) 58,83854 4,339032 48 68

2 Medio (Mujeres) 61,16279 4,283909 48 69

2 Medio (Tratamiento, Hombres) 58,35238 3,830497 49 67

2 Medio (Tratamiento, Mujeres) 61,20192 4,624502 48 69

2 Medio (Control, Hombres) 59,42529 4,840796 48 68

2 Medio (Control, Mujeres) 61,12613 3,959148 51 68

51

Anexo 2

Mujeres Tabla II

Efecto de las Notas de 2° Medio en el Desempeño en PAA. Intervalos de Confianza (95%)

(1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES PAA Promedio

Tratamiento PAA Promedio

Control PAA Verbal Tratamiento

PAA Verbal Control

PAA Matemáticas Tratamiento

PAA Matemáticas Control

Notas 2° Medio 13.92*** 16.03*** 11.99*** 12.05*** 15.87*** 20.02*** (11.58 - 16.26) (13.18 - 18.89) (9.000 - 14.99) (8.540 - 15.56) (12.96 - 18.78) (16.51 - 23.52) Constante -194.7*** -324.8*** -102.6 -85.00 -288.2*** -564.6*** (-338.3 - -51.06) (-499.6 - -150.0) (-286.3 - 81.20) (-299.9 - 129.9) (-466.7 - -109.7) (-779.1 - -350.1) Observations 104 111 104 111 104 111 R-squared 0.577 0.532 0.382 0.298 0.535 0.541

CI 95% in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Tabla III

Efecto de las Notas de 2° Medio en el Desempeño en PAA. Intervalos de Confianza (99%)

(1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES PAA Promedio

Tratamiento PAA Promedio

Control PAA Verbal Tratamiento

PAA Verbal Control

PAA Matemáticas Tratamiento

PAA Matemáticas Control

Notas 2° Medio 13.92*** 16.03*** 11.99*** 12.05*** 15.87*** 20.02*** (10.83 - 17.02) (12.26 - 19.81) (8.032 - 15.96) (7.407 - 16.69) (12.02 - 19.72) (15.38 - 24.65) Constant -194.7*** -324.8*** -102.6 -85.00 -288.2*** -564.6*** (-384.8 - -4.609) (-556.0 - -93.63) (-345.8 - 140.6) (-369.3 - 199.3) (-524.4 - -51.95) (-848.4 - -280.9) Observations 104 111 104 111 104 111 R-squared 0.577 0.532 0.382 0.298 0.535 0.541

CI 99% in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

52

Hombres

Tabla IV Efecto de las Notas de 2° Medio en el Desempeño en PAA. Intervalos de Confianza (95%)

(1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES PAA Promedio

Tratamiento PAA Promedio

Control PAA Verbal Tratamiento

PAA Verbal Control

PAA Matemáticas Tratamiento

PAA Matemáticas Control

Notas 2° Medio 12.80*** 9.946*** 11.37*** 9.590*** 14.34*** 10.30***

(9.943 - 15.65) (7.562 - 12.33) (8.239 - 14.50) (6.703 - 12.48) (10.74 - 17.94) (7.268 - 13.34) Constante -71.74 82.81 -11.33 95.24 -138.1 70.37

(-238.7 - 95.23) (-59.30 - 224.9) (-194.4 - 171.8) (-76.89 - 267.4) (-348.7 - 72.52) (-110.5 - 251.3)

Observations 105 87 105 87 105 87 R-squared 0.434 0.447 0.335 0.339 0.377 0.349

CI 95% in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Tabla V

Efecto de las Notas de 2° Medio en el Desempeño en PAA. Intervalos de Confianza (99%)

(1) (2) (3) (4) (5) (6) VARIABLES PAA Promedio

Tratamiento PAA Promedio

Control PAA Verbal Tratamiento

PAA Verbal Control

PAA Matemáticas Tratamiento

PAA Matemáticas Control

Notas 2° Medio 12.80*** 9.946*** 11.37*** 9.590*** 14.34*** 10.30*** (9.020 - 16.58) (6.787 - 13.10) (7.227 - 15.51) (5.764 - 13.42) (9.573 - 19.10) (6.281 - 14.32) Constante -71.74 82.81 -11.33 95.24 -138.1 70.37 (-292.7 - 149.2) (-105.5 - 271.1) (-253.6 - 230.9) (-132.9 - 323.4) (-416.8 - 140.6) (-169.3 - 310.1) Observations 105 87 105 87 105 87 R-squared 0.434 0.447 0.335 0.339 0.377 0.349

CI 99% in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

53

Anexo 3

Tabla VI

Alumnos Retirados, Reprobados y Nuevos en el Período 1997 - 2002

Retirados: 1999 2000 2001 2002

Control

(1999,2000)

Tratamiento

(2001,2002)

2°Medio

Hombres 3 5 0 2 8 2

Mujeres 0 0 0 0 0 0

3°Medio

Hombres 0 0 1 0 0 1

Mujeres 1 0 1 0 1 1

4°Medio

Hombres 1 0 0 0 1 0

Mujeres 0 1 0 0 1 0

TOTAL 5 6 2 2 11 4

Reprobados: 1999 2000 2001 2002

Control

(1999,2000)

Tratamiento

(2001,2002)

2°Medio

Hombres 2 0 0 0 2 0

Mujeres 0 0 0 0 0 0

3°Medio

Hombres 0 0 0 0 0 0

Mujeres 0 0 0 0 0 0

4°Medio

Hombres 0 0 0 0 0 0

Mujeres 1 0 0 0 1 0

TOTAL 3 0 0 0 3 0

Alumnos Nuevos 1999 2000 2001 2002

Control

(1999,2000)

Tratamiento

(2001,2002)

2°Medio

Hombres 0 0 0 0 0 0

Mujeres 0 0 0 0 0 0

3°Medio

Hombres 2 0 0 0 2 0

Mujeres 0 1 0 1 1 1

4°Medio

Hombres 0 0 0 0 0 0

Mujeres 0 0 0 0 0 0

TOTAL 2 1 0 1 3 1

54

Anexo 4.

Promedio PAA:

55

PAA Matemáticas:

56

PAA Verbal:

57

Promedio de Notas 2°Medio:

58

Anexo 5 Tabla VII

Descripción Estadística Muestra Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Generaciones 1999-2002 (Cont,)

Variable Media Desviación Estándar Mínimo Máximo

Asistencia 2° (Hombres) 95,46354 2,984905 85 100

Asistencia 2° (Mujeres) 93,11628 5,280936 48 100

Asistencia 2° (Tratamiento, Hombres) 95,72381 2,880622 85 100

Asistencia 2° (Tratamiento, Mujeres) 93,02885 6,325256 48 100

Asistencia 2° (Control, Hombres) 93,74 3,335212 85 100

Asistencia 2° (Control, Mujeres) 93,1982 4,096162 73 100

Asistencia 3° (Hombres) 94,65104 3,570985 85 100

Asistencia 3° (Mujeres) 92,02326 5,074622 51 100

Asistencia 3° (Tratamiento, Hombres) 94,53333 3,932279 85 100

Asistencia 3° (Tratamiento, Mujeres) 91,65385 5,075694 51 100

Asistencia 3° (Control, Hombres) 94,7931 3,095901 86 100

Asistencia 3° (Control, Mujeres) 92,36937 4,058499 82 99

Asistencia 4° (Hombres) 93,80729 3,538768 81 99

Asistencia 4° (Mujeres) 90,40465 7,065711 45 99

Asistencia 4° (Tratamiento, Hombres) 93,48571 4,071747 81 99

Asistencia 4° (Tratamiento, Mujeres) 91,66346 4,683395 68 99

Asistencia 4° (Control, Hombres) 94,1954 2,735805 86 99

Asistencia 4° (Control, Mujeres) 89,22523 8,584007 45 99

Asistencia Promedio (3°y4°) (Hombres) 94,22917 3,08638 85,5 99

Asistencia Promedio (3°y4°) (Mujeres) 91,19767 5,151603 59,5 98,5

Asistencia Promedio (3°y4°) (Tratamiento, Hombres) 94,00952 3,504105 85,5 99

Asistencia Promedio (3°y4°) (Tratamiento, Mujeres) 91,625 4,876509 59,5 98,5

Asistencia Promedio (3°y4°) (Control, Hombres) 94,49425 2,485416 87,5 98,5

Asistencia Promedio (3°y4°) (Control, Mujeres) 90,7973 5,387856 67 98,5

59

Tabla VIII

Muestra que Excluye Observaciones Extremas Mujeres , Generaciones 1999-2002

Variable Media Desviación Estándar Mínimo Máximo

Asistencia 2° (Mujeres) 94,08205 3,335754 84 100

Asistencia 2° (Tratamiento, Mujeres) 92,8359 3,578824 84 100

Asistencia 2° (Control, Mujeres) 93,92 3,252598 85 100

Asistencia 3° (Mujeres) 92,8359 3,578824 84 100

Asistencia 3° (Tratamiento, Mujeres) 92,70526 3,539665 84 100

Asistencia 3° (Control, Mujeres) 92,96 3,629063 85 99

Asistencia 4° (Mujeres) 91,80513 3,661301 77 99

Asistencia 4° (Tratamiento, Mujeres) 92,49474 3,491246 77 99

Asistencia 4° (Control, Mujeres) 91,15 3,715583 78 99

Asistencia Promedio (3°y4°) (Mujeres) 92,30256 3,066823 84,5 98,5

Asistencia Promedio (3°y4°) (Tratamiento, Mujeres) 92,56316 2,982433 84,5 98,5

Asistencia Promedio (3°y4°) (Control, Mujeres) 92,055 3,139754 85,5 98,5

60

Anexo 6 80

8590

9510

0

400 500 600 700 800PAA Verbal

Tratamiento ControlFitted values Fitted values

Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico

Asistencia 3°, vs. PAA VerbalMujeres

8590

9510

0

400 500 600 700 800paaverbal

Tratamiento ControlFitted values Fitted values

Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico

Asistencia 3°, vs. PAA VerbalHombres

8085

9095

100

300 400 500 600 700 800PAA Mat

Tratamiento ControlFitted values Fitted values

Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico

Asistencia 3°, vs. PAA MatemáticasMujeres

8590

9510

0

400 500 600 700 800paamat

Tratamiento ControlFitted values Fitted values

Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico

Asistencia 3°, vs. PAA MatemáticasHombres

7580

8590

9510

0

400 500 600 700 800PAA Verbal

Tratamiento ControlFitted values Fitted values

Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico

Asistencia 4°, vs. PAA VerbalMujeres

7580

8590

9510

0

300 400 500 600 700 800PAA Mat

Tratamiento ControlFitted values Fitted values

Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico

Asistencia 4°, vs. PAA MatemáticasMujeres

8085

9095

100

400 500 600 700 800paaverbal

Tratamiento ControlFitted values Fitted values

Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico

Asistencia 4°, vs. PAA VerbalHombres

8085

9095

100

400 500 600 700 800paamat

Tratamiento ControlFitted values Fitted values

Fuente: Colegio Padre Hurtado y Juanita de los Andes, Registro Académico

Asistencia 4°, vs. PAA MatemáticasHombres

61

Anexo 7

Tabla IX Efecto Pares en el Desempeño Académico

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

PAA Promedio (Mujeres)

PAA Promedio (Hombres)

PAA Verbal

(Mujeres)

PAA Verbal

(Hombres)

PAA Matemáticas (Mujeres)

PAA Matemáticas (Hombres)

Notas 2° Medio 14.85*** 11.17*** 12.02*** 10.36*** 17.69*** 12.04*** (16.12) (12.01) (10.45) (9.747) (15.49) (10.21) Tratamiento 1.102 13.19 -20.84** -1.881 22.82** 28.97*** (0.140) (1.632) (-2.119) (-0.204) (2.336) (2.825) Constante -252.5*** 9.776 -83.17 49.66 -422.4*** -33.00 (-4.462) (0.176) (-1.178) (0.782) (-6.021) (-0.468)

Observations 215 192 215 192 215 192 R-squared 0.551 0.433 0.348 0.339 0.537 0.361

t-statistics in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

62

Anexo 8

Nota: La regresión en que se basan los resultados anteriores es ���������� = + � ����2������ + �� +

� � − �������������� + ������������ + � , donde � es el promedio de notas en 2° Medio y �� es la media

de esa variable.

t-statistics in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Tabla X Efecto Género Heterogéneo en los Resultados PAA

(1) (2) (3) (4)

VARIABLES Asistencia 3°Medio Mujeres

Asistencia 4°Medio Mujeres

Asistencia 3°Medio Hombres

Asistencia 4°Medio Hombres

Asistencia 2°Medio 0.427*** 0.285*** 0.491*** 0.440***

(6.284) (4.025) (6.158) (5.567)

Notas 2° Medio 0.206** 0.185** -0.0995 0.147**

(2.505) (2.156) (-1.362) (2.028)

Interacción -0.203* -0.0605 0.210* -0.0387

(-1.821) (-0.520) (1.907) (-0.356)

Tratamiento -0.158 1.393*** -0.542 -0.952**

(-0.331) (2.799) (-1.139) (-2.017)

Constant 40.02*** 52.93*** 53.90*** 43.67***

(5.012) (6.361) (6.366) (5.205)

Observations 200 200 192 192

R-squared 0.196 0.141 0.180 0.180